精华内容
下载资源
问答
  • 数据异常值剔除
    2022-06-12 20:57:23


    一、引言

    异常值分析是检验数据是否有录入错误,是否含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地将异常值放入数据的计算分析过程中,会对结果造成不良影响;重视异常值的出现,分析其产生的原因,经常成为发现问题进而改进决策的契机。

    异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其他的观测值。异常值也称为离群点,异常值分析也称为离群点分析。

    而对于数据异常值的处理,3σ 原则是一种基于统计的方法,简单实用。


    二、3σ原则

    什么叫 3σ 原则呢?

    • 3σ 原则,又叫拉依达原则,它是指假设一组检测数据中只含有随机误差,需要对其进行计算得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,对于超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,需要将含有该误差的数据进行剔除。
    • 局限性:仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提(样本>10),当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。在测量次数较少的情况下,
    更多相关内容
  • 两个用于异常值剔除的matlab程序,可执行
  • 两个用于异常值剔除的matlab程序,可执行
  • LOF算法:剔除异常值,用于数据量不大,使用简单,并具有可视化功能,可将异常数据在图上显示出来
  • 可以剔除数据中的异常值,一个很实用的matlab小程序。
  • 数据预处理之剔除异常值及平滑处理》这个书籍教材介绍了一类这样的方法,帮助大家理解。
  • 数据异常剔除方法

    2018-12-21 16:44:35
    拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法,1. 111 基于统计的异常点检测算法 2. 112 基于距离的异常点检测算法...6. 116 高维数据异常点检测算法 7. 121 时间序列相关背景 8. 122 基于离散傅立叶变换的时间序列相似性查找
  • 忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中,对结果会产生不良影响;重视异常值的出现,分析其产生的原因,常常成为发现问题进而改进决策的契机。 异常值是指样本中的个别值,其
  • 通过弦高差法对采集的轮廓数据进行异常值的判断与剔除,一维高斯滤波进行滤波,角度-弦高联合准则法进行数据精简,并通过数据验证。
  • 三种使用python进行数据异常值预处理方法对比一、前言本文利用python代码,涉及了数据预处理环节,目的是去除异常值,涉及的三种方法利用pandas、numpy等等实现,并进行可视化对比,对比各种方法的优劣势。...

    三种使用

    python

    进行数据异常值预处理方法对比

    一、前言

    本文利用

    python

    代码,涉及了数据预处理环节,

    目的是去除异常值,涉及的三种方法利用

    pandas

    numpy

    等等实现,并进行可视化对比,对比各种方法

    的优劣势。

    二、预处理的原始数据

    代码如下:

    from datetime import datetime

    from pandas import read_table

    fname = './data/spikey_v.dat'

    cols = ['j', 'u', 'v', 'temp', 'sal', 'y', 'mn', 'd', 'h', 'mi']

    df

    =

    read_table(fname

    ,

    delim_whitespace=True,

    names=cols)

    df.index = [datetime(*x) for x in zip(df['y'], df['mn'], df['d'],

    df['h'], df['mi'])]

    df = df.drop(['y', 'mn', 'd', 'h', 'mi'], axis=1)

    展开全文
  • 异常值检测剔除

    千次阅读 2019-01-22 17:30:54
    对于正态分布(高斯分布):3 σ\sigmaσ 原则。更高标准和更低标准可适当调整。 [ X‾\overline { X }X + 3 σ\...这种情况下 四分位距法就可以进行一定程度上的异常值剔除。 IQR = Q3 − Q1 [Q1 - kIQR, Q3 + ...

    对于正态分布(高斯分布):3 σ \sigma σ 原则。更高标准和更低标准可适当调整。
    [ X ‾ \overline { X } X + 3 σ \sigma σ X ‾ \overline { X } X + 3 σ \sigma σ]
    但是并不是所有的从正态分布中抽取的小样本都满足正态分布。
    这种情况下 四分位距法就可以进行一定程度上的异常值剔除。
    IQR = Q3 − Q1
    [Q1 - kIQR, Q3 + kIQR]

    四分位差反映了中间50%数据的离散程度,其数值越小,说明中间的数据越集中;其数值越大,说明中间的数据越分散。四分位差不受极值的影响。此外,由于中位数处于数据的中间位置,因此,四分位差的大小在一定程度上也说明了中位数对一组数据的代表程度。四分位差主要用于测度顺序数据的离散程度。对于数值型数据也可以计算四分位差,但不适合分类数据。

    时序信号中的异常值检测、剔除

    https://vectorf.github.io/2017/03/14/20170314-Prophet之使用篇(六)/

    标准差法

    四分位距法

    https://wemedia.ifeng.com/58399742/wemedia.shtml

    https://www.cnblogs.com/Neo007/p/7594491.html

    展开全文
  • 利用Grubbs法的思想剔除数据集中的异常值;用Lagrange插值法对缺失数据补充
  • 数据挖掘:数据清洗——异常值处理 一、离群点是什么? 离群点,是一个数据对象,它显著不同于其他数据对象,与其他数据分布有较为显著的不同。有时也称非离群点为“正常数据”,离群点为“异常数据”。 离群点跟...
  • origin数据分析软件剔除实验数据异常值借鉴.pdf
  • 012. 数据预处理 1 剔除异常值及平滑处理 测量数据在其采集与传输过程中 由于环境干扰或人为因素有可 能造成个别数据不切合实际或丢失 这种数据称为异常值 为了恢复 数据的客观真实性以便将来得到更好的分析结果 有...
  • #资源达人分享计划#
  • 马氏距离法剔除异常数据的matlab代码
  • LOF异常值剔除算法

    2018-08-25 19:56:50
    LOF算法:剔除异常值,用于数据量不大,使用简单,并具有可视化功能,可将异常数据在图上显示出来,方便耐用。。。。所需积分不知道为啥被提高了,在此重新改一下传
  • 数据预处理——异常值查找与剔除

    千次阅读 2020-10-19 20:40:17
    数据预处理——异常值查找与剔除 1、3σ\sigmaσ法 3σ准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大...

    数据预处理——异常值查找与剔除

    1、3 σ \sigma σ法(拉以达法则)

           3σ准则是指先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除。
           这种判别处理原理及方法仅局限于对正态或近似正态分布的样本数据处理,它是以测量次数充分大为前提(样本>10),当测量次数少的情形用准则剔除粗大误差是不够可靠的。
           3σ法则为:

    • 数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6827

    • 数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545

    • 数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973

    • 可以认为,Y 的取值几乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)区间内,超出这个范围的可能性仅占不到0.3%
      在这里插入图片描述

    load a
    %% 判断数据是否符合正太分布
    [h,p]=lillietest(a)    %判断是否正态。h=0
    %返回值h为假设,只有01两种情况,h=0假设符合正态分布,h=1假设不符合正态分布
    %返回值p为方差概率,也可以说事情的发生概率,p<0.05(显著性水平通常取0.05,还有0.0250.01三种情况)为不可能事件,拒绝;p>0.05,接受
    %%
    subplot(2,1,1);
    plot(a);
    aa=mean(a); 
    sig=std(a); %算出a的标准偏差。
    m=zeros(1,length(a));
    num = [];%记录异常值
    n = [];%构建一个新的矩阵用以储存新的数据集(异常值已经替换)
    i=1;
    for t=1:length(a)
    	m(t)=abs(a(t)-aa);
    	if m(t)>3*sig
      		n(t)=aa;%这里把异常值替换成了均值,也可以直接替换成其他的值如0等,然后进行剔除
      		num(i)=a(t);%显示异常数据,如果没有异常数据的话将不会产生num变量
      		i=i+1;
    	else
      		n(t)=a(t);
      	end
    end
    b=0:1:length(n)-1;
    subplot(2,1,2);
    plot(b,n);
    title('拉以达法则剔除坏值')
    xlabel('采样时间');
    ylabel('采样点数')
    
    

    2、四分位(箱型图)

           箱形图是数字数据通过其四分位数形成的图形化描述。这是一种非常简单但有效的可视化离群点的方法。考虑把上下触须作为数据分布的边界。任何高于上触须或低于下触须的数据点都可以认为是离群点或异常值
            四分位间距 (IQR) 的概念被用于构建箱形图。IQR 是统计学中的一个概念,通过将数据集分成四分位来衡量统计分散度和数据可变性。简单来说,任何数据集或任意一组观测值都可以根据数据的值以及它们与整个数据集的比较情况被划分为四个确定的间隔。四分位数会将数据分为三个点和四个区间。
           四分位间距对定义离群点非常重要。它是第三个四分位数和第一个四分位数的差 (IQR = Q3 -Q1)。在这种情况下,离群点被定义为低于箱形图下触须(或 Q1 − 1.5x IQR)或高于箱形图上触须(或 Q3 + 1.5x IQR)的观测值。
    在这里插入图片描述

    3、Z-score方法

           Z-score是一维或低维特征空间中的参数异常检测方法。该技术假定数据服从高斯分布,异常值是分布尾部的数据点,因此远离数据的平均值。距离的远近取决于使用公式计算的归一化数据点 z i z_i zi的设定阈值 Z t h r Z_{thr} Zthr
    z i = ( x i − μ ) / σ z_i=(x_i-\mu)/\sigma zi=(xiμ)/σ
           其中 x i x_i xi是一个数据点, μ \mu μ为所有点 x i x_i xi的平均值; σ \sigma σ是所有点 x i x_i xi的标准偏差,经标准化处理后,异常值也进行标准化处理,其绝对值大于 Z t h r Z_{thr} Zthr

    ∣ z i > z t h r ∣ |z_i>z_{thr}| zi>zthr

            Z t h r Z_{thr} Zthr通常设置为2.5、3.0,3.5

    4、DBSCAN方法

           基于DBSCAN聚类方法,DBSCAN是一维或多维特征空间中的非参数,基于密度的离群值检测方法。在DBSCAN聚类技术中,所有数据点都被定义为核心点(Core Points)、边界点(Border Points)或噪声点(Noise Points)。核心点是在距离内至少具有最小包含点数(minPTs)的数据点;边界点是核心点的距离内邻近点,但包含的点数小于最小包含点数(minPTs);所有的其他数据点都是噪声点,也被标识为异常值;从而,异常检测取决于所要求的最小包含点数、距离和所选择的距离度量,比如欧几里得或曼哈顿距离。

    5、孤立森林方法

           该方法是一维或多维特征空间中大数据集的非参数方法,其中的一个重要概念是孤立数。孤立数是孤立数据点所需的拆分数。通过以下步骤确定此分割数:随机选择要分离的点“a”;选择在最小值和最大值之间的随机数据点“b”,并且与“a”不同;如果“b”的值低于“a”的值,则“b”的值变为新的下限;如果“b”的值大于“a”的值,则“b”的值变为新的上限;只要在上限和下限之间存在除“a”之外的数据点,就重复该过程;与孤立非异常值相比,它需要更少的分裂来孤立异常值,即异常值与非异常点相比具有更低的孤立数。因此,如果数据点的孤立数低于阈值,则将数据点定义为异常值。阈值是基于数据中异常值的估计百分比来定义的,这是异常值检测算法的起点。

    展开全文
  • 在多波束测量中的数据加窗法基础上,根据摆动式单波束的工作特点,提出一种改进型数据加窗法以提高异常值别除的准确性:1)将回波能量作为探测点的内在属性参与确定起始加窗点;2)加窗点采用实际探测点,并要求起始加窗点...
  • Python 详解箱型图法剔除异常值
  • 一、前言 由于NPP/VIRRS夜间灯光数据像元DN值并不会像DMSP/OLS夜间灯光数据一样存在上限,也就是完成年度数据合成、...也就是这些数量少且Value值比较大的就是我们说的异常值,其实为什么会这样?这个NPP/VIRRS夜间..
  • Python机器学习:异常值查找和处理

    千次阅读 2020-11-25 21:18:11
    再一次的通过写文章的方式...由于目前学习到的3种算法(线性回归、逻辑回归、随机森林),所以还是处理异常值处理异常值可以像处理缺失值的方法一样:删除或用特殊值代替如何查找到异常值?查看数据的描述统计信息d...
  • 剔除测量数据异常值的若干方法,
  • 马氏距离法剔除异常数据的matlab代码
  • 文章目录先解释下四分位数如何通过四分位数判断一组数据中的异常值代码实现 先解释下四分位数 如何通过四分位数判断一组数据中的异常值 通过 Tukey’s Test方法计算,此方法可用于识别一组数据中的异常值: 具体方法...
  • 试验数据异常值的检验与剔除方法.doc
  • # 这里我包装了一个异常值处理的代码,可以随便调用。 def outliers_proc(data, col_name, scale=3): """ 用于清洗异常值,默认用 box_plot(scale=3)进行清洗 :param data: 接收 pandas 数据格式 :param col_...
  • 剔除数据异常值

    万次阅读 2019-03-12 10:28:03
    如何剔除数据异常值? 方法1. 数据需要服从正态分布。在3∂原则下,异常值如超过3倍标准差,那么可以将其视为异常值。正负3∂的概率是99.7%,那么距离平均值3∂之外的值出现的概率为P(|x-u| 3∂) = 0.003,属于...
  • Matlab笔记数据预处理1剔除异常值及平滑处理012.docx

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 22,560
精华内容 9,024
关键字:

数据异常值剔除