MATLAB实现中位数滤波移除多变量数据异常值的函数介绍

知识点: 1. MATLAB开发环境：MEDOUTLIERFILT是一个基于MATLAB环境编写的函数，MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的高级编程语言和交互式计算环境。它提供了一系列内置函数和工具箱，可以用于各种数值计算、数据可视化等任务。 2. 中位数和异常值处理：该函数的核心功能是通过计算每列数据的中位数来识别和删除数据集中的异常值。中位数是一组数据中的中间值，当数据量为奇数时，中位数是中间的那个数；当数据量为偶数时，中位数是中间两个数的平均值。异常值（outliers）是指那些远离其他数据点的数据点，可能是由于测量错误、数据录入错误或其他原因造成。异常值的处理在数据分析中非常重要，因为它们可能会对数据集的统计分析结果产生不利影响。 3. 函数使用方法：MEDOUTLIERFILT函数的使用格式为 [stats_data, filtered_data] = medoutlierfilt(x, outlier_cut, plot_state)，其中x是输入的多变量数据集，outlier_cut是用于定义异常值的截断值，plot_state用于控制是否生成箱线图来辅助判断异常值。该函数会返回两个输出：stats_data包含了有关每列的统计信息，filtered_data则是经过异常值过滤后的数据集。 4. 四分位数：函数中的outlier_cut参数涉及到四分位数的概念，四分位数是一种将一组数据分为四个等分的数值，分别称为第一四分位数（Q1）、第二四分位数（Q2，即中位数）、第三四分位数（Q3）。Q3 - Q1给出了四分位数范围，outlier_cut参数是基于这个范围来确定的，通常用于判断数据点是否为异常值。默认情况下，outlier_cut参数与MATLAB内置的BOXPLOT函数中的截断值相同。 5. 箱线图：箱线图（Boxplot）是一种用于展示一组数据分布情况的统计图，它可以直观显示数据的中位数、四分位数、异常值等信息。在MEDOUTLIERFILT函数中，当plot_state参数为1时，会生成箱线图以帮助用户理解数据的分布情况，并辅助判断哪些数据点是异常值。 6. 灵感来源：MEDOUTLIERFILT函数的灵感来源于Chris D. Larson的quartile.m函数，这表明该函数可能在处理四分位数和异常值删除方面有着类似的逻辑和算法。 7. 箱线图统计工具箱：函数的执行可能依赖于MATLAB的统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox），该工具箱提供了各种统计分析所需的函数和方法，包括箱线图等。 8. 提交意见和建议：开发者开放了向他们提供意见和建议的渠道，表明该项目可能是开源的，或者至少希望用户能够提供反馈以改进代码。 9. 数据处理案例：描述中给出了一个使用MEDOUTLIERFILT函数处理名为count.dat数据集的示例，说明了函数如何应用于具体的数据分析任务中。 10. 克兰菲尔德大学：描述中提到的克兰菲尔德大学（Cranfield University）的科林·克拉克可能是在该函数开发或理论研究方面有所贡献的学者或者机构。