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常用异常值检测方法

来源:www.517wanyx.com 时间:2024-05-14 04:10:02 作者:百花检测网 浏览: [手机版]

异常值是指在数据中出现的与其他数据明显不同的值百+花+检+测+网。异常值的出现可能是由数据采集过程中的差、数据处理过程中的错或者真实数据中的特殊情况等素引起的。异常值的存在会影响数据析的结果,此需要对异常值进行检测和处理。本文将介绍常用的异常值检测方法

常用异常值检测方法(1)

一、基统计的异常值检测方法

  1.1 均值和标准差法

均值和标准差法是最常用的异常值检测方法之一。该方法假设数据服从正态,根据均值和标准差的定义,将超出某个阈值的数据视为异常值。具体地,假设数据集为x1, x2, ..., xn,其均值为μ,标准差为σ,设阈值为k,那么超过μ±kσ的数据即为异常值百花检测网www.517wanyx.com

  该方法的优点是简单易用,适用数据较为均匀的情况。但是,该方法对非正态的数据效果不佳,同时对端值的检测不够敏感。

  1.2 中位数和绝对偏差法

  中位数和绝对偏差法是一种基中位数的异常值检测方法。该方法不假设数据,而是利用中位数和绝对偏差的定义,将超出某个阈值的数据视为异常值。具体地,假设数据集为x1, x2, ..., xn,其中位数为med,绝对偏差为mad,设阈值为k,那么超过med±k×mad的数据即为异常值。

  该方法的优点是对非正态的数据效果较好,同时对端值的检测比均值和标准差法更敏感百+花+检+测+网。但是,该方法的计算较为复杂,需要进行中位数和绝对偏差的计算。

  1.3 箱图法

  箱图法是一种基位数的异常值检测方法。该方法将数据为四个部别是最小值、第一四位数、中位数、第三四位数和最大值。根据箱图的定义,将超出某个阈值的数据视为异常值。具体地,假设数据集为x1, x2, ..., xn,其第一四位数为Q1,第三四位数为Q3,四位距为IQR,设阈值为k,那么超过Q1-k×IQR或Q3+k×IQR的数据即为异常值。

  该方法的优点是对非正态的数据效果较好,同时对端值的检测比均值和标准差法更敏感百~花~检~测~网。但是,该方法对数据不均匀的情况效果不佳。

二、基机器习的异常值检测方法

  2.1 基聚类的异常值检测方法

  基聚类的异常值检测方法是一种基无监督习的异常值检测方法。该方法将数据为若干个簇,通过计算每个数据点与其所属簇的距离,将距离超过某个阈值的数据视为异常值。具体地,假设数据集为x1, x2, ..., xn,将其聚为k个簇,设阈值为d,那么距离超过d的数据即为异常值。

该方法的优点是对性的数据效果较好,同时对多维数据的异常值检测比较适用。但是,该方法对簇的数量和阈值的选择较为敏感百+花+检+测+网

  2.2 基类的异常值检测方法

  基类的异常值检测方法是一种基有监督习的异常值检测方法。该方法利用类器对数据进行类,将类错的数据视为异常值。具体地,假设数据集为x1, x2, ..., xn,其中部数据为异常值,将数据集练集和测试集,利用类器对测试集进行类,将类错的数据视为异常值。

该方法的优点是对复杂的数据效果较好,同时对多维数据的异常值检测比较适用。但是,该方法需要大量的标记数据进行练,同时类器的选择较为重要。

  综上所述,常用的异常值检测方法包括基统计的方法和基机器习的方法原文www.517wanyx.com。不同的方法适用不同的数据和异常值类型,需要根据具体的情况选择合适的方法进行异常值检测。

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