[A,B]=rmoutliers(C)中B 的意思
时间: 2024-01-13 11:02:34 浏览: 15
在MATLAB中,rmoutliers()函数的输出参数B是移除掉异常值后得到的新向量或矩阵。
具体而言,当rmoutliers()函数用于处理一个向量或矩阵C时,它会返回两个输出参数A和B。其中,A和C的维度相同,但是A中的异常值已经被移除掉了,而B是一个列向量,包含所有被移除掉的异常值。也就是说,B中的元素是C中的异常值,但是这些异常值已经从A中被移除掉了。
如果输入参数C只有一个输出参数,则该函数会直接返回移除掉异常值后的新向量或矩阵。因此,如果只需要得到移除掉异常值后的结果而不需要知道被移除掉的异常值,只需要使用一个输出参数即可。
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matlab中的rmoutliers函数
Matlab中的rmoutliers函数用于从向量或数据表中删除异常值。它使用一种基于中位数绝对偏差(MAD)的方法来确定哪些值是异常值。它将计算数据的中位数和MAD,并删除超出指定标准差倍数的值。默认情况下,这个标准差倍数为3,可以通过输入参数进行修改。
使用rmoutliers函数的一般语法如下:
```
B = rmoutliers(A)
B = rmoutliers(A,'percentiles',[pLow pHigh])
B = rmoutliers(A,'movmedian',window)
B = rmoutliers(A,'SamplePoints',X)
B = rmoutliers(___,Name,Value)
```
其中,A表示输入向量或数据表,B表示输出向量或数据表,'percentiles'选项用于指定舍弃值的百分位数范围,'movmedian'选项用于指定移动中位数的窗口大小,'SamplePoints'选项用于指定采样点的位置,Name-Value对用于指定其他参数的值。
例如,以下代码演示了如何使用rmoutliers函数从数据中删除异常值:
```
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 100];
data2 = rmoutliers(data);
```
执行后,data2的值为[1 2 3 4 5 6 7 8 9],即将100这个明显的异常值删除了。
damage = rmoutliers(damage,"mean"); stackedplot(damage); title(["Damage Costs ($)","Fewer Outliers"])
这段代码使用了`rmoutliers()`函数来移除"damage"变量中的异常值。异常值是指与其他值相比明显不同的值。在这里,我们使用了"mean"作为移除异常值的方法,意味着移除与平均值差异较大的值。
接下来,代码使用`stackedplot()`函数绘制了经过移除异常值后的堆叠图。最后,使用`title()`函数给图表添加了一个标题,标题包括"Damage Costs ($)"和"Fewer Outliers"两个部分。
请确保在运行之前已经导入了相应的库,并且"data"变量已经正确加载。此外,确保已经定义了`rmoutliers()`函数,或者替换为其他移除异常值的方法。