用matlab基于3sigma原则编写逐行查找数据表中异常值

以下是基于3sigma原则编写的逐行查找数据表中异常值的Matlab代码：

% 读取数据表
data = readtable('data.csv');

% 初始化异常值矩阵
outliers = [];

% 遍历每一行数据
for i = 1:size(data,1)
    
    % 提取当前行数据
    row = table2array(data(i,:));
    
    % 计算当前行数据的平均值和标准差
    row_mean = mean(row);
    row_std = std(row);
    
    % 计算当前行数据的上下限
    lower_limit = row_mean - 3*row_std;
    upper_limit = row_mean + 3*row_std;
    
    % 查找当前行数据中的异常值
    row_outliers = row(row < lower_limit | row > upper_limit);
    
    % 如果当前行存在异常值，则添加到异常值矩阵中
    if ~isempty(row_outliers)
        outliers = [outliers; i, row_outliers];
    end
    
end

% 输出异常值矩阵
disp('行号   异常值');
disp(outliers);

该代码将数据表存储在名为"data.csv"的CSV文件中，并通过逐行遍历计算每行数据的平均值和标准差，然后根据3sigma原则计算当前行数据的上下限。接着，该代码查找当前行数据中的异常值，并将其添加到异常值矩阵中。最后，该代码输出异常值矩阵，其中包含行号和异常值。