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Outliner detection

Outliner detection

作者: 陆文斌 | 来源:发表于2018-01-09 08:04 被阅读0次

load and check data

outliner detection:

一个是标准化数值检测法。具有钟型正态分布的数据,大约68%的数据分布于距离平均值一个标准差以内,95%的数据分布于距离平均值两个标准差以内,几乎所有的数据都分布于距离平均值三个标准差以内。

所以如果距离平均值三个标准差以内的数据都可以判定为异常值。

另一个是利用箱形图来检测。分别计算Q1百分位数,Q3百分位数,求得四分位间距IQR,计算上限和下限。

上限:Q1-1.5*IQR

下限:Q3+1.5*IQR

在这个范围内的数据为正常,超出这个范围的数据可视为异常值。

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