MATLAB数据清洗秘诀：清除噪声和异常值，提升数据质量

# 1. 数据清洗概述**

数据清洗是数据分析过程中不可或缺的一步，旨在清除数据中的噪声和异常值，提升数据质量。噪声是指随机或无关的数据点，而异常值是与数据集中其他数据点明显不同的数据点。数据清洗的挑战在于识别和处理这些异常值，同时保留有价值的信息。

# 2. 噪声和异常值识别

### 2.1 噪声的类型和来源

噪声是指数据集中不准确或不相关的信息，会干扰数据分析和建模。噪声的类型包括：

- **测量噪声：**由测量设备或过程中的随机误差引起。
- **环境噪声：**由外部因素（如温度、湿度）引起，影响测量结果。
- **人为噪声：**由数据输入或处理中的错误引起。

### 2.2 异常值的定义和检测方法

异常值是指与数据集中其他值明显不同的值。异常值可能由错误、欺诈或异常事件引起。异常值的检测方法包括：

#### 2.2.1 统计方法

- **均值和标准差：**异常值通常位于均值之外多个标准差。
- **四分位数间距 (IQR)：**异常值位于 IQR 之外 1.5 倍。
- **箱形图：**异常值显示为箱形图边缘之外的点。

#### 2.2.2 机器学习算法

- **孤立森林：**一种无监督算法，检测与其他数据点隔离的异常值。
- **局部异常因子 (LOF)：**一种基于密度的算法，检测与周围数据点密度不同的异常值。

### 2.3 异常值检测示例

% 生成正态分布数据
data = normrnd(0, 1, 1000);

% 添加异常值
data(100) = 10;

% 使用箱形图检测异常值
boxplot(data);

% 使用孤立森林检测异常值
model = fitensemble(data, 'IsolationForest');
outlier_scores = predict(model, data);

% 阈值化异常值得分以识别异常值
threshold = 0.9;
outliers = data(outlier_scores > threshold);

% 打印异常值
disp(outliers);

**逻辑分析：**

此代码示例演示了如何使用箱形图和孤立森林算法检测异常值。箱形图可视化异常值，而孤立森林算法提供异常值得分，可用于阈值化以识别异常值。

**参数说明：**

- `normrnd(0, 1, 1000)`：生成 1000 个正态分布数据点，均值为 0，标准差为 1。
- `data(100) = 10`：在第 100 个数据点处添加一个异常值。
- `boxplot(data)`：绘制数据点的箱形图。
- `fitensemble(data, 'IsolationForest')`：拟合孤立森林模型到数据。
- `predict(model, data)`：使用孤立森林模型预测异常值得分。
- `threshold =