在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用 3σ准则 剔除无效数据; 3σ准则又称为拉依达准则,它是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 ...
时间仓促,仅为了数学建模入门使用 代码简单描述: 随机生成一组数据 手动添加奇怪的数据值 使用数据判断对数据进行清洗 生成直方图 求平均值对处理前 处理后的数据进行对比 代码如下: 删除重复的行 使用unique函数 更新 异常数据的处理 若确认数据在同一个样本当中,绝大部分数据应该在均值为 or 个标准偏差之内 对坏数据的处理 个别处理 按照一定百分比剔除最大与最小的一部分数据,exp 上下各剔 ...
2019-09-07 22:05 0 529 推荐指数:
在用MATLAB进行数据分析的时候,坏点对正确结果的影响比较大, 因此,我么需要剔除野点,对于坏值的剔除,我们 利用 3σ准则 剔除无效数据; 3σ准则又称为拉依达准则,它是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 ...
该算法转载自:https://blog.csdn.net/czl389/article/details/60580574 RANSAC为Random Sample Consensus的缩写,它是根据一组包含异常数据的样本数据集,计算出数据的数学模型参数,得到有效样本数据的算法 ...
再看《MATLAB数据分析与挖掘实战》,简单总结下今天看到的经典的决策树算法——ID3. ID3:在决策树的各级节点上,使用信息增益的方法作为属性的选择标准,来帮助确定生成每个节点时所应采取的合适属性。 关于信息增益,知乎上这个回答也讲的很不错。信息增益=熵 - 条件熵,信息增益 ...
时间序列分析中,要先进行数据的预处理工作,也即异常值的剔除和插补。 先介绍异常值的剔除。异常值的剔除方法有很多种,在此实现很多论文中提到过的所谓的IQR准则。 理论基础 ...
%svd chengxu A = [5 5 0 5;5 0 3 4; 3 4 0 3; 0 0 5 3; 5 4 4 5; 5 4 5 5]; A = A'; [U S V] = svd( ...
这里复杂的情况暂时不考虑。。测试网址为pixiv的每日排行榜 = = url = 'https://www.pixiv.net/ranking.php?mode=daily' text = ...
通常,异常值的识别可以借助于图形法(如箱线图、正态分布图)和建模法(如线性回归、聚类算法、K近邻算法),在本期内容中,将分享两种图形法,在下一期将分享基于模型识别异常值的方法。 1、可以使用线箱法 图中的下四分位数指的是数据的25%分位点所对应的值(Q1);中位数即为数据的50%分 ...
importdata 函数允许加载各种数据的不同格式的文件。 导入图片,举个例子,如下就h会导入显示图片: 导入文本: 使用文本编辑器创建一个带有列标题的称为 myfile01.txt 的空格分隔 ASCII 文件。 Day1 Day2 ...