matlab如何剔除野点

在MATLAB中剔除野点（即异常值）通常可以通过以下几种方法实现：

1. 基于统计的方法：

使用Z-Score或者IQR（四分位数间距）方法来识别和剔除异常值。

2. 基于机器学习的方法：

使用聚类算法（如K-means）将数据分为几类，然后剔除离群点。

以下是一个使用Z-Score方法剔除野点的MATLAB代码示例：

```matlab

% 假设data是一个包含多个测量值的矩阵，每一行代表一个样本

data = [1.0, 2.0, 3.0, 100.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0];

% 计算均值和标准差

meanData = mean(data);

stdData = std(data);

% 设置Z-Score阈值，通常取2或3

zScoreThreshold = 3;

% 计算每个数据点的Z-Score

zScores = (data meanData) / stdData;

% 找出Z-Score绝对值大于阈值的索引

outlierIndices = abs(zScores) > zScoreThreshold;

% 剔除野点

cleanData = data(~outlierIndices);

% 显示结果

disp('原始数据:');

disp(data);

disp('清理后的数据:');

disp(cleanData);

```

在这个例子中，我们首先计算了数据的均值和标准差，然后为每个数据点计算了Z-Score。Z-Score是数据点与均值的标准差距离。如果Z-Score的绝对值大于设定的阈值（通常是2或3），则认为该数据点是异常值。我们使用逻辑索引剔除这些异常值。

请根据你的具体数据和需求调整代码中的参数和方法。