MATLAB稳健统计分析与异常检测工具箱发布

资 源 简 介

本工具箱提供稳健统计方法，支持鲁棒估计、异常检测、多变量分析及可视化。集成位置估计、协方差分析、回归建模、分类和图形化工具，帮助用户有效识别异常并提升数据分析可靠性。

详 情 说 明

MATLAB稳健统计分析与异常检测工具箱

项目介绍

本项目是一个专注于稳健统计方法与异常值检测的综合工具箱，旨在为处理高污染数据提供强大的分析解决方案。工具箱集成了多种先进的鲁棒估计算法，能够有效抵抗异常值干扰，确保分析结果的可靠性。通过实际数据集的应用演示，展现了在存在严重数据污染情况下的优秀处理能力和直观的可视化分析优势。

功能特性

• 全面的稳健统计方法：支持位置与尺度估计、协方差分析、回归建模、主成分分析、偏最小二乘和分类任务
• 先进的算法核心：集成FAST-MCD协方差估计、FAST-LTS稳健回归、ROBPCA稳健主成分分析等前沿技术
• 智能异常检测：提供多种图形化工具，能够智能识别异常数据点并进行准确分类
• 多数据类型支持：兼容多维数值矩阵、结构化数据集、时间序列数据及带标签的训练样本
• 丰富的输出结果：生成稳健参数估计报告、异常检测诊断图、模型拟合质量指标等多种分析成果

输入输出规格

输入数据类型

• 多维数值矩阵（支持含异常值的污染数据）
• 结构化数据集（包含连续型和分类变量）
• 时间序列数据（支持非平稳序列分析）
• 带有标签的训练样本（用于分类任务）

输出内容

• 稳健参数估计报告（位置、尺度、协方差矩阵）
• 异常检测诊断图（残差图、距离散点图、杠杆图）
• 模型拟合质量指标（鲁棒R²、误差分布）
• 分类决策边界可视化
• 主成分得分与载荷矩阵

使用方法

1. 将工具箱添加到MATLAB路径中
2. 准备符合要求的数据集
3. 调用相应的分析函数进行处理
4. 查看生成的报告和可视化结果
5. 根据诊断信息调整分析参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能模块，实现了数据预处理、参数配置、算法执行和结果展示的全流程管理。该文件负责协调各稳健估计算法的调用，包括位置尺度估计、协方差分析、回归建模等主要功能，同时集成了异常值检测与分类的完整处理链条，并提供多种可视化输出选项供用户分析使用。