matlab 找离群点
时间: 2023-10-31 15:56:35 浏览: 43
在Matlab中,可以使用统计工具箱中的函数来找到离群点。常用的函数包括`std`、`mad`、`iqr`等。其中,`std`计算一组数据的标准差,将数据点与平均数的距离作为离群点的度量;`mad`计算一组数据的绝对离差的中位数,也可以作为离群点的度量;`iqr`计算一组数据的四分位距,将数据点与中位数的距离作为离群点的度量。
除了这些函数,Matlab还提供了一些统计工具箱中的函数,例如`boxplot`、`histogram`、`scatter`等,这些函数可以可视化数据分布,帮助用户更容易地识别离群点。
相关问题
matlab 找离群点代码
以下是Matlab中使用`std`函数和`mad`函数寻找离群点的代码示例:
使用`std`函数:
```matlab
data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,20]; % 示例数据
mean_data = mean(data); % 计算数据的平均值
std_data = std(data); % 计算数据的标准差
threshold = 2; % 离群点的阈值,可以根据实际情况调整
outliers = data(abs(data-mean_data)>threshold*std_data); % 找到离群点
```
使用`mad`函数:
```matlab
data = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,20]; % 示例数据
median_data = median(data); % 计算数据的中位数
mad_data = mad(data,1); % 计算数据的平均绝对离差
threshold = 2; % 离群点的阈值,可以根据实际情况调整
outliers = data(abs(data-median_data)>threshold*mad_data); % 找到离群点
```
以上代码示例仅供参考,具体的阈值和方法选择需要根据实际问题进行调整。同时,还可以使用`iqr`函数计算四分位距,然后根据四分位距来寻找离群点。
MATLAB寻找离群点
在 MATLAB 中,可以使用统计工具箱中的函数 `isoutlier` 来寻找离群点。该函数可以根据指定的数据、离群点判断方法和阈值来判断哪些数据点是离群点。
以下是使用 `isoutlier` 函数寻找离群点的示例代码:
```matlab
% 生成一组随机数据
data = randn(100, 1);
% 使用 isoutlier 函数判断离群点
idx = isoutlier(data, 'gesd'); % 使用 Generalized Extreme Studentized Deviation 方法
% 绘制原始数据和离群点
plot(data);
hold on;
plot(find(idx), data(idx), 'ro', 'MarkerSize', 10);
```
在上述代码中,首先生成了一组随机数据,然后使用 `isoutlier` 函数和 `gesd` 方法判断哪些数据点是离群点,并将结果存储在 `idx` 变量中。最后,利用 `plot` 函数将原始数据和离群点可视化出来。
需要注意的是,`isoutlier` 函数和其他离群点判断方法一样,需要根据具体问题和数据特点来选择合适的方法和阈值。