识别异常值所在的单元块（找到异常值） 去除异常值前后的比较箱线图，叠加之前和之后的直方图，去除后的箱线图和转向直方图。 还可以找到去除异常值之前和之后的平均值。 无删减数据集发生。

共享阈值基线生成的多种算法，代码包里有说明文档！

1.箱线图介绍 第一步：计算上四分位数，中位数，下四分位数（计算公式略）。 第二步：计算上四分位数和下四分位数之间的差值，四分位数差。 第三步：绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。 第四步：大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值。 第五步：异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的触须。 第六步：极端异常值，即超出四分位数差3倍距离的异常值，用实心点表示；较为温和的异常值，即处于1.5倍-3倍四分位数差之间的异常值，用空心点表示。 第七步：为箱线图添加名称，数轴等。

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通常，箱线图根据第 25 和第 75 个百分位数之间的距离绘制最大长度的胡须。 此脚本使用箱线图，但绘制指定百分位数的须线，并且仅绘制新须线以外的异常值。 请注意，百分位数定义为刚好超出计算百分位数的数据点。 例如，如果第 98 个百分位数位于第 4 个和第 5 个最高数据点之间，则第 4 个最高数据点将被视为第 98 个百分位数，晶须将延伸到第 4 个最高值，并且只有 4 个最高值将被绘制为异常值.

数据挖掘技术与应用

34.beanplot豆荚图绘图教程.pdf

一、箱线图 Box-plot 箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围，可以粗略地看出数据是否具有对称性。通过将多组数据的箱线图画在同一坐标上，则可以清晰地显示各组数据的分布差异，为发现问题、改进流程提供线索。 什么是四分位数 箱线图需要用到统计学的四分位数（Quartile）的概念，所谓四分位数，就是把组中所有数据由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数字就是四分位数。 第一四分位数（Q1），又称“较小四分位数”或“下四分位数”，等于该样本中所有数

对标准 boxplot/boxutil 进行了一些修改，以允许覆盖多个箱线图。 此外，还可以选择标准线条颜色和线条宽度，以及填充选项。 这允许对多个箱线图和叠加进行颜色编码。 需要 boxplotC 和 boxutilC。 与标准箱线图语法反向兼容。 注意：不再支持此功能。 请参阅 BOXPLOTCSUB 以了解维护的功能。 http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/5316-boxplotcsub-boxplotc

拿到正常样本和患癌样本的微生物丰度数据之后，如何用R语言绘制箱线图做差异分析？如何绘制两类样本的小提琴图？箱线图横轴如何按照中位数排序？本程序根据10种具有显著差异的微生物风度数据绘制了两类样本的箱线图及小提琴图