怎樣用 Matlab 快速準(zhǔn)確地識別并處理異常值呢？

我正在進(jìn)行一項大學(xué)科研項目，收集了大量實驗數(shù)據(jù)，在使用 Matlab 分析時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有不少異常值，這些異常值可能會干擾后續(xù)分析結(jié)果，我想知道在 Matlab 里有沒有什么好的方法或者函數(shù)可以快速且精準(zhǔn)地把這些異常值找出來并處理掉，讓數(shù)據(jù)更可靠以便進(jìn)行深入分析。

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1 個回答

花花

在 Matlab 中，異常值是指數(shù)據(jù)集中明顯偏離其他數(shù)據(jù)點的數(shù)據(jù)。常見的識別*有基于統(tǒng)計的*，如 3σ 原則（正態(tài)分布數(shù)據(jù)）和箱線圖法。

3σ 原則：對于正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)點落在區(qū)間內(nèi)的概率約為 99.7%。其中是均值，是標(biāo)準(zhǔn)差。在 Matlab 中，可以通過以下步驟來識別異常值：

計算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。假設(shè)數(shù)據(jù)存儲在向量x中，可以使用mean和std函數(shù)，代碼如下：

x = [1,2,3,4,5,100]; % 示例數(shù)據(jù)，其中100可能是異常值 mu = mean(x); sigma = std(x);


 

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