Matlab讀取excel并利用拉依達(dá)準(zhǔn)則篩選數(shù)據(jù)的全過(guò)程

1、Matlab讀取Excel表格

版本：matlab R2020a，Excel2019的xlsx格式文件

1.1 導(dǎo)入數(shù)據(jù)

1.2 選擇并打開(kāi)要導(dǎo)入的.xlsx文件

1.3 選擇數(shù)據(jù)區(qū)域，選擇輸出到matlab工作區(qū)的數(shù)據(jù)類(lèi)型

默認(rèn)剛導(dǎo)入時(shí)自動(dòng)選擇了所有數(shù)據(jù)區(qū)域（不帶title的）

這里以輸出為二維矩陣為例

1.4 導(dǎo)入成功，在工作區(qū)域命名變量名并在命令行測(cè)試輸出

1.5 使用命令導(dǎo)入，效果一樣

mat= xlsread('附錄1 目標(biāo)客戶體驗(yàn)數(shù)據(jù).xlsx','sheet1','A2:AB1961')

2、使用拉依達(dá)準(zhǔn)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選

2.1 什么是拉依達(dá)準(zhǔn)則？

拉依達(dá)準(zhǔn)則是指先假設(shè)一組檢測(cè)數(shù)據(jù)只含有隨機(jī)誤差，對(duì)其進(jìn)行計(jì)算處理得到標(biāo)準(zhǔn)偏差，按一定概率確定一個(gè)區(qū)間，認(rèn)為凡超過(guò)這個(gè)區(qū)間的誤差，就不屬于隨機(jī)誤差而是粗大誤差，含有該誤差的數(shù)據(jù)應(yīng)予以剔除。這種判別處理原理及方法僅局限于對(duì)正態(tài)或近似正態(tài)分布的樣本數(shù)據(jù)處理，它是以測(cè)量次數(shù)充分大為前提的。

所以也叫 3 σ 3\sigma 3σ準(zhǔn)則。

2.2 根據(jù)拉依達(dá)準(zhǔn)則用matlab對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值篩選

clear
clc
%% 根據(jù)拉依達(dá)準(zhǔn)則對(duì)二維數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選
mat= xlsread('附錄1 目標(biāo)客戶體驗(yàn)數(shù)據(jù).xlsx','data','A2:AB1961'); %讀取數(shù)據(jù)
% ave_all=[];
% sigma_all=[];
sizes=size(mat);
for j=1:sizes(2)    
    ave(j) = mean(mat(:,j));%mean 求解平均值
    %ave_all=[ave_all,ave(j)];
    sigma(j) = std(mat(:,j));%求解標(biāo)準(zhǔn)差
    %sigma_all=[sigma_all,sigma(j)];
    for i = 1:sizes(1)
        if(abs(mat(i:j)-ave(j))>3*sigma(j));%不符合3σ準(zhǔn)則,標(biāo)記這個(gè)元素位置
            disp(['第',num2str(i),'行','第',num2str(j),'列,出現(xiàn)不滿足拉依達(dá)準(zhǔn)則的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)id為：'])
            data_id=mat(i,1) %%如果以actxserver讀取的話,這里可以設(shè)置excel中單元格格式
            mat(i,j)=-1;%% 這里用數(shù)據(jù)中沒(méi)出現(xiàn)過(guò)的-1來(lái)替代待剔除的值
        else
            continue;
        end
    end
end

不符合條件的數(shù)值均用-1標(biāo)記，然后對(duì)這些數(shù)據(jù)所在行進(jìn)行刪除即可。

附：用matlab實(shí)現(xiàn)對(duì)Excel交互的鏈接：https://www.jb51.net/article/219448.htm

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Matlab讀取excel并利用拉依達(dá)準(zhǔn)則篩選數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Matlab讀取excel并篩選數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！