matlab 不设置阈值找离群点代码
时间: 2023-08-15 18:03:17 浏览: 48
在Matlab中,可以使用无监督的聚类算法来找到离群点,而不需要设置阈值。其中,基于密度的聚类算法DBSCAN常被用来寻找离群点,因为它可以自动的确定聚类的数量和密度,并且可以识别噪声点(即离群点)。以下是使用Matlab自带的`fitdbscan`函数进行离群点检测的示例代码:
```matlab
data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,20]; % 示例数据
epsilon = 1; % DBSCAN算法中的距离半径
MinPts = 2; % DBSCAN算法中的最小样本数
[~,dist] = knnsearch(data,data,'K',MinPts); % 计算每个样本的最近邻距离
sortdist = sort(dist(:,end),'descend'); % 将最近邻距离排序
idx = find(sortdist<=(epsilon+1e-10),1,'last'); % 找到离群点的索引
if isempty(idx)
outliers = [];
else
threshold = sortdist(idx); % 离群点的距离阈值
[IDX,~] = fitdbscan(data,epsilon,MinPts); % 进行DBSCAN聚类
outliers = data(IDX==0 & dist(:,end)>threshold); % 找到离群点
end
```
上述代码中,首先计算每个样本的最近邻距离,并将最近邻距离从大到小排序。然后,找到最近邻距离小于等于距离半径的最后一个样本作为离群点的参考距离阈值。最后,使用`fitdbscan`函数进行DBSCAN聚类,并根据聚类结果和距离阈值找到离群点。需要注意的是,由于DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法,聚类结果可能会受到数据密度的影响,因此在使用时需要根据实际问题进行调整。