matlab 数据预处理MAD异常值处理

MAD（Median Absolute Deviation）是指绝对中位差，它是一种用于识别异常值的统计方法。它的计算公式如下：

MAD = median(|xi - median(x)|)

其中，xi为数据集中的一个数值，median(x)为数据集的中位数。MAD越大，说明数据集中的值越分散。

对于一个给定的数据集，可以通过如下步骤进行MAD异常值处理：

1. 计算数据集的中位数；
2. 计算每个数据点与中位数的绝对差；
3. 计算绝对差的中位数，即MAD；
4. 对于每个数据点，如果其与中位数的绝对差超过MAD的某个倍数（一般为3），则将其视为异常值。

在MATLAB中，可以使用如下代码实现MAD异常值处理：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 100]; % 原始数据
med = median(data); % 计算中位数
abs_dev = abs(data - med); % 计算绝对差
mad = median(abs_dev); % 计算MAD
threshold = 3 * mad; % 设置阈值
data(abs_dev > threshold) = []; % 删除异常值

在上述代码中，我们首先定义了一个原始数据集data，然后计算了数据集的中位数med。接着，我们计算了每个数据点与中位数的绝对差abs_dev，并计算了绝对差的中位数MAD。最后，我们设置了一个阈值，如果某个数据点与中位数的绝对差超过3倍的MAD，则将其视为异常值，并将其从数据集中删除。

相关问题

数学建模数据预处理异常值处理matlab代码

数学建模中，数据预处理和异常值处理是非常重要的步骤。在Matlab中，可以使用以下代码进行数据预处理和异常值处理：

1. 数据预处理

% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 归一化处理
data_norm = (data - min(data)) / (max(data) - min(data));

% 标准化处理
data_stan = (data - mean(data)) / std(data);

% 对数变换
data_log = log(data);

% 平方根变换
data_sqrt = sqrt(data);

2. 异常值处理

% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 均值法
mean_data = mean(data);
std_data = std(data);
threshold = 3; % 设置阈值
data_mean = data;
data_mean(data > mean_data + threshold * std_data) = mean_data;
data_mean(data < mean_data - threshold * std_data) = mean_data;

% 中位数法
median_data = median(data);
mad_data = mad(data, 1);
threshold = 3; % 设置阈值
data_median = data;
data_median(data > median_data + threshold * mad_data) = median_data;
data_median(data < median_data - threshold * mad_data) = median_data;

% 百分位数法
p = 0.01; % 设置百分位数
threshold = 3; % 设置阈值
data_percentile = data;
data_percentile(data > prctile(data, 100 - p) + threshold * iqr(data)) = prctile(data, 100 - p);
data_percentile(data < prctile(data, p) - threshold * iqr(data)) = prctile(data, p);

以上是一些常用的数据预处理和异常值处理方法的Matlab代码，可以根据具体情况进行选择和调整。

matlab数据预处理缺失值处理方法

MATLAB 中可以使用以下方法来处理缺失值：

1. 删除缺失值：可以使用 dropmissing 函数将含有缺失值的行或列删除。

2. 插值法：可以使用 interp1、interp2、interp3 等函数对缺失值进行线性或者样条插值。

3. 均值、中位数或众数填充法：可以使用 fillmissing 函数将缺失值用均值、中位数或众数进行填充。

4. 回归法：可以使用 regstats 函数进行回归分析并预测缺失值。

5. 模型法：可以使用机器学习或深度学习模型对数据进行建模并预测缺失值。

需要根据具体情况选择合适的缺失值处理方法。