胡风反党集团
简述python中利用数据统计方法检测异常值的常用方法和原理。硅酸盐通报
冯.卡门
Python中利用数据统计方法检测异常值是一种有效的数据挖掘技术。它可以出数据集中出现极端值或不正常值的变量，并进行处理。 数据统计方法检测异常值的原理是基于分位数的划分。它将原始数据进行分段，比如将1-10的数据分为4段，分别为1-3、3-5、5-7、7-9，第三段即为中位数为5，第四段上限（7）减去中位数（5）得2，即2/4=0.5，记为IQR（四分位差），然后对数据点执行以上算法，若该点超出特定范围则认为为异常值，可以进行相应处理。
常用的数据统计方法检测异常值的方法有：箱形图法、Z-Score检测法、信息熵法和模糊K-means聚类法。
芜湖市民心声 箱形图法也称作离点图，它通过画出箱形图，来显示出数据的分布范围，可以对比判断数据里面是否存在异常点，并可以以折线图的形式清楚的展示出来。钝化处理
Z-Score检测法是基于标准差来进行异常检测，它可以将数据进行正态分布，计算每个数据点和全体数据点的标准差，根据一定阈值，若超出此阈值则判定为异常值，否则为正常值。
信息熵法的原理是基于信息熵的定义，通过计算熵，根据熵的高低来判断数据是否存在异常值。
江外江业主论坛 模糊K-means聚类法是一种基于距离的聚类方法，它把数据点分类到不同的组，根据离指标的判断来确定是否存在异常值。
总之，数据统计方法检测异常值是一种有效的数据挖掘技术，它可以帮助我们发现数据集中出现极端值或不正常值的变量，从而及时处理数据，防止数据异常。
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议