matlab的boxplot获取异常值的值

在MATLAB中，可以使用boxplot函数生成箱线图。要获取箱线图中的异常值，可以使用boxplot函数的输出参数。具体地说，boxplot函数的输出参数是一个包含以下元素的结构体数组：

- `stats`：包含各组数据的统计量，如中位数、四分位数等。
- `whisker`：包含箱线图中的须线信息，包括上下四分位数、最大值、最小值等。
- `outliers`：包含箱线图中的异常值。

因此，要获取异常值，可以使用以下代码：

data = randn(100, 4); % 生成随机数据
[bplot, stats] = boxplot(data); % 生成箱线图并获取输出参数
outliers = bplot.outliers; % 获取异常值

其中，`data`是输入数据，`bplot`是boxplot函数的输出参数，`outliers`是包含所有异常值的向量。

相关问题

matlab去除异常值

在数据分析过程中，去除异常值是一个重要的步骤，它可以提高数据的质量并使得后续分析结果更可靠。MATLAB 提供了多种工具和函数帮助我们识别并处理异常值。

### 异常值检测

1. **箱线图法 (Boxplot)**
箱线图是一种常用的数据可视化工具，可以帮助直观地找出潜在的异常点。它基于四分位距(IQR)，即上四分位数(Q3)减去下四分位数(Q1)，并将超出`Q1 - 1.5 * IQR` 或 `Q3 + 1.5 * IQR` 的数值视为异常值。

2. **Z-Score 法**
Z分数衡量的是某个观测值距离平均值的标准差数目。通常认为|z-score| > 3 的样本可以被认为是异常值。你可以通过计算每个元素相对于整体均值的标准得分来进行判断。

3. **Grubbs 检验**
Grubbs检验用于测试一组观察是否包含单个极端偏差——也就是所谓的“离群”测量；当怀疑存在多个这样的极值时，则需要迭代应用该算法直到不再发现新的显著偏离为止。

4. **其他统计学方法如DBSCAN聚类等**

### 实际操作

对于简单的场景可以直接利用 MATLAB 内置的功能：

% 示例：使用isoutlier 函数查找并移除一维数组中的所有异常值
data = [randn(10,1); 9]; % 创建含有明显异常值得随机向量
[TF,L,U] = isoutlier(data,'grubbs'); % 应用 Grubbs 测试确定哪些元素为外来的，并获取其边界阈值
cleanedData = data(~TF);              % 删除标记出来的那些位置处的数据项

此外还有专门针对二维表或者其他结构化输入的支持包提供的高级选项可用于批量筛选复杂情况下的坏掉读数。

希望上述内容能帮到您！

matlab异常值数据预处理

在MATLAB中处理异常值的方法有很多种，以下是一些常见的方法：

1. 箱线图法

箱线图法是一种基于统计学原理的方法，可以找出数据集中的异常值。该方法是通过计算数据集的四分位数（Q1、Q2和Q3）和内四分位距（IQR）来确定数据集的上下限。数据集中超出上下限的数据点被视为异常值。

在MATLAB中，可以使用boxplot函数绘制箱线图，并使用findobj函数找到超出上下限的异常值。例如：

data = randn(100,1); % 生成一组随机数据
boxplot(data); % 绘制箱线图
h = findobj(gca,'Tag','Outliers'); % 找到异常值
outliers = h.YData; % 获取异常值

2. 均值±3倍标准差法

该方法是通过计算数据集的均值和标准差来确定上下限，超出上下限的数据点被视为异常值。在MATLAB中，可以使用mean和std函数计算均值和标准差，并使用find函数找到超出上下限的异常值。例如：

data = randn(100,1); % 生成一组随机数据
mean_val = mean(data); % 计算均值
std_val = std(data); % 计算标准差
upper_limit = mean_val + 3*std_val; % 计算上限
lower_limit = mean_val - 3*std_val; % 计算下限
outliers = data(data > upper_limit | data < lower_limit); % 找到异常值

3. 中位数±1.5倍四分位距法

该方法是通过计算数据集的中位数和四分位距来确定上下限，超出上下限的数据点被视为异常值。在MATLAB中，可以使用median和prctile函数计算中位数和四分位距，并使用find函数找到超出上下限的异常值。例如：

data = randn(100,1); % 生成一组随机数据
med_val = median(data); % 计算中位数
Q1 = prctile(data,25); % 计算第一四分位数
Q3 = prctile(data,75); % 计算第三四分位数
IQR = Q3 - Q1; % 计算四分位距
upper_limit = med_val + 1.5*IQR; % 计算上限
lower_limit = med_val - 1.5*IQR; % 计算下限
outliers = data(data > upper_limit | data < lower_limit); % 找到异常值

以上是一些常见的MATLAB处理异常值的方法，具体的方法选择需要根据实际情况来确定。