Matlab剔除多变量异常数据，异常数据用0代替。

1、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。

2、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。         

3、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。

4、 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。

5、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

%**************************************************************************