💻数据分析小技巧 | MATLAB移除异常值💡

在进行数据处理时，我们常常会遇到一些异常值(outliers)，它们可能会对分析结果产生负面影响。今天就来聊聊如何用MATLAB轻松移除这些“捣乱分子”吧！📊

首先，打开你的MATLAB环境🚀，确保你已经加载了需要处理的数据集。假设你的数据存储在一个向量`data`中，可以使用箱线图方法识别异常值。输入以下代码：

```matlab

figure;

boxplot(data);

```

这将生成一个箱线图，直观展示哪些点偏离正常范围。接着，我们可以利用统计学方法（如标准差法或IQR法）剔除异常值。例如，基于IQR（四分位距）的方法如下：

```matlab

Q1 = quantile(data, 0.25); % 第一四分位数

Q3 = quantile(data, 0.75); % 第三四分位数

IQR = Q3 - Q1; % 计算IQR

lower_bound = Q1 - 1.5IQR;

upper_bound = Q3 + 1.5IQR;

clean_data = data(data >= lower_bound & data <= upper_bound);

```

这样，`clean_data`就是去除了异常值的新数据啦！👏

通过这种方式，你的数据将更加干净整洁，后续建模也会更准确哦！🌟