目录
[1. 异常值检测](#1. 异常值检测)
[2. 数据分布比较](#2. 数据分布比较)
[3. 偏态与离散程度分析](#3. 偏态与离散程度分析)
[4. 非参数数据展示](#4. 非参数数据展示)
[七、如果这篇文章能帮助到你，请点个赞鼓励一下吧ξ( ✿＞◡❛)~](#七、如果这篇文章能帮助到你，请点个赞鼓励一下吧ξ( ✿＞◡❛)~)
一、箱线图算法介绍
箱线图（Boxplot）是一种基于统计学的数据可视化和数据处理工具，箱线图假设数据样本服从正态分布，通过五数概括（最小值、第一四分位数Q1、中位数Q2、第三四分位数Q3、最大值）可以进行数据统计分布和异常值检测规则。
二、五数概括计算 解释
- 最小值（Min） ：数据集中的最小值。
- 第一四分位数（Q1） ：数据排序后第25%位置的值，即25%的数据小于等于Q1。
- 中位数（Q2） ：数据排序后第50%位置的值，即50%的数据小于等于Q2。
- 第三四分位数（Q3） ：数据排序后第75%位置的值，即75%的数据小于等于Q3。
- 最大值（Max） ：数据集中的最大值。
三、四分位距（IQR）与异常值判定
- IQR = Q3 - Q1 ：表示中间50%数据的分布范围。
- 异常值判定规则 ：
- 温和异常值（Mild Outliers） ：位于 Q1 - 1.5×IQR 和 Q3 + 1.5×IQR 之外的数据点。
- 极端异常值（Extreme Outliers） ：位于 Q1 - 3×IQR 和 Q3 + 3×IQR 之外的数据点。
四、箱线图在数据处理中的应用
1. 异常值检测
- 优势 ：假设数据服从正态分布，直接通过四分位数和IQR识别异常值。
- 场景 ：
- 数据清洗 ：剔除或修正异常值（如传感器故障导致的极端值）。
- 质量控制 ：监测生产流程中的异常波动（如某批次产品的重量异常）。
2. 数据分布比较
- 多组对比 ：通过并列箱线图比较不同类别或时间段的数据分布。
- 场景 ：
- 学生成绩分析 ：比较不同班级或学科的分数分布（如数学成绩分布分散，语文成绩集中）。
- 薪资差异分析 ：对比不同地区或部门的员工薪酬水平（如北京地区中位数高于西安）。
3. 偏态与离散程度分析
- 偏态判断 ：
- 若中位数接近Q1，数据右偏（长尾在右侧）。
- 若中位数接近Q3，数据左偏（长尾在左侧）。
- 离散程度判断 ：
- IQR较小：数据集中（如标准化考试成绩）。
- IQR较大：数据分散（如用户购买金额差异大）。
- 场景 ：分析用户行为数据时，若某功能的使用时长分布右偏，可能表明部分用户过度依赖该功能。
4. 非参数数据展示
- 适用场景 ：无需假设数据分布形态，适用于非正态分布数据。
- 优势 ：相比直方图或密度图，箱线图更简洁，适合多组数据对比。
案例 ：医学研究中，比较不同药物治疗组的疗效数据（非正态分布），箱线图能直观显示组间差异。
五、箱线图的局限性
1、无法显示具体分布形态：如双峰分布或复杂分布模式无法用箱线图表示。
2、只能处理符合正态分布的样本数据。
3、小样本敏感性：样本量过小时，四分位数和异常值判定可能不稳定。
4、依赖经验阈值：1.5×IQR和3×IQR的异常值判定规则是经验性标准，需结合业务背景调整。
六、代码实现及注释
cpp
#include <iostream>
using namespace std;
typedef short int16_t; //int16_t为嵌入式环境下变量定义关键字
typedef bool bool_t;
void Quick_Sort(float q[], int16_t l, int16_t r, bool_t order); //快速排序函数前置声明
void Box_Plot(float data[], int count, float &value_Min, float &value_Max); //箱线图算法前置声明
int main() {
float a[] = {0.1, 0.5, 0.8, 0.86, 0.88, 0.89, 0.90}; //模拟数组样本
float value_Min; //定义箱线图算法的异常数值下阈值
float value_Max; //定义箱线图算法的异常数值上阈值
Box_Plot(a, 7, value_Min, value_Max); //调用箱线图算法，计算数据样本中的上下异常阈值
//计算 value_Min 和 value_Max 之后，可以在后续设计中进行数据滤波
cout<<value_Min <<endl <<value_Max <<endl;
}
/*****************************************************************************
[函数名称]Box_Plot
[函数功能]箱线图算法
[参 数]data：数据样本数组；count：数组大小；value_Min：箱线图下异常阈值；value_Max：箱线图上异常阈值
[备 注]
*****************************************************************************/
void Box_Plot(float data[], int count, float &value_Min, float &value_Max)
{
float f32Count = count;
int index_Q1 = (int)(f32Count/4 + 0.5); //计算第一四分位数
int index_Q3 = (int)(f32Count/4*3 + 0.5); //计算第三四分位数
float IQR = data[index_Q3] - data[index_Q1]; //计算箱线图IRQ
value_Min = data[index_Q1] - 1.5*IQR; //计算样本下异常阈值
value_Max = data[index_Q3] + 1.5*IQR; //计算样本上异常阈值
}
/*****************************************************************************
[函数名称]Quick_Sort
[函数功能]快速排序算法
[参 数]data：待排序数组；left：数组左侧起始下标；right：数组右侧结束下标；order：排序方向
[备 注]
*****************************************************************************/
void Quick_Sort(float data[], int16_t left, int16_t right, bool_t order)
{
if (left >= right) //递归结束条件
return;
int16_t i = left , j = right;
float x = data[(i+j)>>1];
while (i < j) {
if (order == 1) {
while (data[i] <= x) i++; //正序：由小到大
while (data[j] > x) j--;
} else {
while (data[i] >= x) i++; //逆序：由大到小
while (data[j] < x) j--;
}
if (i < j) { //交换数据位置
float swap = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = swap;
}
}
//递归调用
Quick_Sort(data, left, j-1, order), Quick_Sort(data, j + 1, right, order);
}