Matlab剔除多变量异常数据，异常数据用0代替。【百科全说】

MATLAB剔除异常数据，对异常数据用0代替的方法采用统计识别法，根据统计学规律给定一个置信概率，并确定置信限，然后采用拉以达准则进行异常值踢除，这里对异常值赋值为0。下面是具体程序和方法步骤。

操作方法

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首先将样本数据读入到wt矩阵。程序如下： wt=xlsread('样本数据.xlsx'); %读入样本数据表格可以打开工作区的变量表查看是否已经读入数据，下面正常读入了数据。
02

接着计算样本数据的大小 n行 p列 [n,p]=size(wt); 运行结果如下图所示。
03

再依次将样本数据表中变量一列一列赋值给c_wt，计算平均值，当前值减去平均值（样本数据偏差），计算标准差，当前值减去平均值（样本数据偏差）的绝对值，与3倍标准差比较，若大于则代表数据异常，将异常值赋值为0，将剔除异常数据后的变量依次一列一列填入ty_wt。程序代码如下： for c=1:p c_wt=wt(:,c); %依次将样本数据表中变量一列一列赋值给c_wt c_wtmean=mean(c_wt); %计算平均值 j=1; for i=1:n vi(i,:)=c_wt(i,:)-c_wtmean; % 当前值减去平均值（样本数据偏差） stdcwt=std(c_wt); % 计算标准差 if abs(vi(i,:))>3*stdcwt % 当前值减去平均值（样本数据偏差）的绝对值与3倍标准差比较，若大于则代表数据异常，执行if后面语句 c_wt(i,:)=0; % 将异常值赋值为0 c_tbj(j,c)=i; %标记异常数据的坐标 j=j+1; end end ty_wt(:,c) = c_wt; %将剔除异常数据后的变量依次一列一列填入ty_wt end 运行结果如下图所示。
04

然后将剔除异常后数据ty_wt写入到剔除异常后数据Excel表格。程序如下： xlswrite('剔除异常后数据.xlsx',ty_wt); 运行结果如下图所示。
05

完整程序代码及截图如下： %*******剔除异常数据，对异常数据用0代替。******************************* %**********采用统计识别法，根据统计学规律给定一个置信概率，并确定置信限，采用拉以达准则****************** wt=xlsread('样本数据.xlsx'); %读入样本数据 [n,p]=size(wt); %求样本数据的大小 n行，p列 for c=1:p c_wt=wt(:,c); %依次将样本数据表中变量一列一列赋值给c_wt c_wtmean=mean(c_wt); %计算平均值 j=1; for i=1:n vi(i,:)=c_wt(i,:)-c_wtmean; % 当前值减去平均值（样本数据偏差） stdcwt=std(c_wt); % 计算标准差 if abs(vi(i,:))>3*stdcwt % 当前值减去平均值（样本数据偏差）的绝对值与3倍标准差比较，若大于则代表数据异常，执行if后面语句 c_wt(i,:)=0; % 将异常值赋值为0 c_tbj(j,c)=i; %标记异常数据的坐标 j=j+1; end end ty_wt(:,c) = c_wt; %将提出异常数据后的变量依次一列一列填入ty_wt end xlswrite('剔除异常后数据.xlsx',ty_wt); % 将剔除异常后数据ty_wt赋值给剔除异常后数据表格 %**************************************************************************

Matlab剔除多变量异常数据，异常数据用0代替。

操作方法

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