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。

相关问题

matlab中rmoutliers()函数

rmoutliers()函数是MATLAB中的一个函数，用于移除向量或矩阵中的异常值。该函数可以通过不同的方法来检测和移除异常值，例如标准偏差法、中位数绝对偏差法等。使用该函数可以有效地提高数据的准确性和可靠性。

rmoutliers()函数的语法如下：

B = rmoutliers(A)

其中，A表示待处理的向量或矩阵，B表示移除异常值后得到的新向量或矩阵。

该函数还支持其他可选参数，例如'percentiles'、'ThresholdFactor'等，可以根据具体需要进行设置。更多详细信息可以参考MATLAB官方文档。

matlab中rmoutliers的具体实现过程

rmoutliers函数是MATLAB中的一个用于移除异常值的函数。它的具体实现过程如下：

1. 输入参数：rmoutliers函数接受一个向量或矩阵作为输入。如果输入是一个向量，则函数会对向量中的异常值进行移除。如果输入是一个矩阵，则函数会对矩阵的每一列进行处理。

2. 计算统计值：函数首先计算输入数据的一些统计值，包括中位数（median）和四分位数（quartiles）。

3. 定义异常值的范围：根据中位数和四分位数，函数定义了一个范围来确定哪些值被认为是异常值。通常情况下，异常值被定义为低于下四分位数减去一个阈值或高于上四分位数加上一个阈值的值。

4. 移除异常值：函数将范围之外的值标记为异常值，并将其移除。

5. 输出结果：函数返回一个移除异常值后的向量或矩阵作为输出。

需要注意的是，rmoutliers函数使用了一种基于箱线图（box plot）的方法来识别和移除异常值。这种方法在统计学中被广泛使用，并且在MATLAB中也有其他处理异常值的函数可用，如isoutlier和filloutliers等。