我将数据集组织成一个结构。我有大量传感器，每个传感器有a到d四个读数，因此结构D包含D.sensorID，D.a，{{1} }，D.b和D.c。我正在寻找读数分布中的异常值。我已经绘制了数据并选择了限制，并编写了一个脚本，用于识别带有超出这些限制的读数的sensorID，并将它们保存到数组中：
D.d重复此操作： aMax = 5;
aHighIndices = find(D.a>aMax);
aMin = 0;
aLowIndices = find(D.a<aMin);
aHighLength = size(aHighIndices);
for i = 1:aHighLength
A_hi(i) = D.sensorID(aHighIndices(i));
end
，a_Hi，a_Low等等......然后我将结果修补到一起：
b_Hi
有更简洁的方法吗？
答案 0 :(得分：3)
<强> 1
使用find两次遍历读数的每个数组（即向量）：
一次用于寻找高异常值，一次用于寻找低异常值。您可以通过以下方式在一次迭代中完成：
a_outlier_indices = find(D.a < aMin | D.a > aMax);
<强> 2
另一件事：一般来说，MATLAB中的for相当昂贵，尝试使用MATLAB语法的内置功能来产生相同的结果。更具体地说，MATLAB允许您使用索引向量从另一个向量中提取子向量：
a_outliers = D.sensorID(a_outlier_indices);
简单地向D.a提供一个索引向量，得到所需的异常值向量。
第3
此外，建议良好实践：考虑将数组a通过d存储在向量的单元格数组中，而不是单独的数组，例如：D.readings = {a, b, c, d}，并定义相应的阈值单元格数组（{在我的示例中为{1}}，因此您可以使用循环来保存一些代码：
thr现在，您将拥有单元格数组thr = {[aMin, aMax]; [bMin, bMax]; [cMin, cMax]; [dMin, dMax]}
outliers = cell(4, 1);
for i = 1:4
outlier_indices = find(D.readings{i} < thr{i}(1) | D.readings{i} > thr{i}(2));
outliers{i} = D.sensorID(outlier_indices);
end
中的所有内容。要使用outliers访问 a 异常值，要使用outliers{1}访问 b 异常值，依此类推......
您当然可以通过outliers{2}循环内的简单连接将所有内容（如问题中）修补到一个向量中：
for
而不是outliers = [outliers, D.sensorID(outlier_indices)];语句。
P.S
我假设使用最小/最大阈值是您在查找异常值时要使用的内容。 还有其他方法可以找到异常值，但这些方法会产生不同的结果。