数据预处理之异常值检测——基于统计的(3σ,Z分数,Boxplot箱线图)异常值检测#matlab
- 培训职业
- 2025-05-04 17:59:42
数据预处理中的关键步骤之一是异常值检测，它通过统计方法如3σ准则、Z分数和Boxplot(箱线图)来识别数据集中的异常点。这些方法基于对数据分布的理解，如正态分布，用于衡量数据点的异常程度。
异常值检测的重要性在于，它能帮助我们发现潜在问题，如制造业生产线上的质量问题，或医疗费用中的异常情况，从而及时修复问题，提高生产效率或控制费用。在数据研究和建模中，它不可或缺，确保数据的准确性和有效性。
以统计为基础的检测方法包括3σ准则，依据正态分布的99.7%数据点落在均值±3σ内，超出此范围的被视为异常。Z分数则通过计算数据点与均值的距离与标准差的比例，绝对值大于特定阈值的被认为是异常。Boxplot则通过图形化展示数据分布，直观地识别异常值，如在A.xlsx数据中，MATLAB识别的异常值为15, 15, 20, 20（箱线图示例）。
尽管统计方法具有严谨的统计学基础和在充分数据条件下的高效性，但它们也存在局限。例如，多属性或多维数据的处理较为困难，且在数据分布未知或高维情况下，异常值检测的准确性可能受到挑战。因此，选择合适的异常值检测方法需考虑具体数据的特性与应用场景。
多重随机标签