clc; close all; clear all; data0 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','A2:A78126'); % 读取原始数据 data1 = xlsread('C:\Users\Lenovo\Desktop\数据信噪比2.xlsx','B2:B78126'); % 读取原始数据 load trees; % 导入Tree函数库 Tree(200,'y','regression'); linspace(0,4*pi,50)'; quantile(pred,'Quantile'); iqr = quartiles(:,3) - quartiles(:,1); k = 1.5; % 设置离群值检测的参数k f1 = quartiles(:,1) - k*iqr; plot(data0,data1,'.'); hold on; plot(data0, pred, 'r'); % 绘制模拟的离群值 plot(data0, f1, 'g'); % 绘制F1 legend('数据','模拟的离群值','F_1'); title('使用分位数回归的离群值检测');
时间: 2023-12-25 16:05:46 浏览: 37
这段代码看起来像是使用分位数回归来进行离群值检测的示例。具体来说,这个代码做了以下几个步骤:
1. 从Excel文件中读取两列数据,作为原始数据。
2. 导入MATLAB中的Tree函数库。
3. 使用Tree函数创建一棵回归树,用于预测数据的值。
4. 使用linspace函数创建一个等差数列,作为预测数据的输入。
5. 使用quantile函数计算预测数据在原始数据中的分位数。
6. 使用quartiles函数计算原始数据的四分位数。
7. 根据参数k和计算出的四分位数和分位数,计算出F1。
8. 绘制原始数据、模拟的离群值和F1的图像。
总的来说,这段代码演示了如何使用分位数回归和回归树来进行离群值检测。但是,这段代码缺少变量的定义和注释,不太容易理解。如果想要更深入地了解离群值检测的方法,可以参考MATLAB官方文档中的示例和说明。