数据准备(matlab数学建模)-一一网

数据读写

两个函数：xlsread() xlswrite()

xlsread('url',sheet,'A1:B5')

url：为excel表格在电脑中所在的绝对路径/或者表格相对matlab代码所在的相对路径
sheet：2表示位于sheet2
‘A1:B5’表示读入的数据范围，即第A列第一行-第B列第5行范围内数据

官方文档传送门ww2.mathworks.cn/help/matlab…

异常值

在相关，回归分析，以及比如方差，t检验等等研究时，均会受到异常值的干扰，只要有异常值存在，则均会或多或少的影响到数据结论；严重的情况即为将关系扭曲，不严重的时候也会影响到各类指标结果等，因而需要认真地对待异常值。

针对异常值，常见的步骤有三步：第一步是异常值检测；第二步是异常值判定；第三步是异常值处理。

异常值监测

箱线图：实验研究时经常使用，非常直观的展示出异常数据
散点图：研究X和Y的关系时，可直观展示查看是否有异常数据
描述分析：可通过最大最小值等各类指标大致判断数据是否有异常
其它：比如结合正态分布图，频数分析等判断是否有异常值

异常值判定

缺失数字
小于设定标准的数字
大于设定标准的数字
大于3个标准差

异常值处理

异常值处理方法主要分为两类，直接剔除和填补

剔除：适用于异常值不多的情况
填补：平均值填补、中位数填补、众数填补、随机数填补

下面是个人对异常值的处理示例，利用3σ准则判定异常值，然后将异常数据与正常数据分离

%{
异常数据处理函数
读取excel数据的行/列，column传入，normal、abnormal分别输出正常、不正常数据
%}

%data=xlsread('C:\Users\liuyi\Desktop\start_file1.xlsx');%读取原始数据
%column=data(1:100,1);
function [normal,abnormal]=exceptionHandle(column)
l=length(column);
average=mean(column);%均值
standard=sqrt((column'-average)*(column-average)/l);%标准差
variance=standard^2;%方差
extreme=max(column)-min(column);%极差
top=average+3*standard;%上界
bottom=average-3*standard;%下界
normal=[];
abnormal=[];
i=1;
j=1;
for k=1:l
    %这里是一维数据，如果对于平面中的点或者空间中的点
    %则if条件语句改写为'column_1(k)>=bottom_1 && column_1(k)<=top_1 && column_2(k)>=bottom_2 && column_2(k)<=top_2'
    if column(k)<bottom || column(k)>top
        abnormal(i,1)=k;
        abnormal(i,2)=column1(k);
        i=i+1;
    end
    if column(k)>=bottom && column(k)<=top
        normal(k,1)=j;
        normal(k,2)=column1(j);
        normal(k,3)=column2(j);
        k=k+1;
    end
end
end
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