数据预处理——剔除异常值，平滑，归一化
异常值：是理论上不可能出现的值，肯定是错的 平滑：实际有可能出现的噪音 归一化：数值归一化到0-1之间 每个点都有多种方法 ...
原文：如何剔除数据异常点？
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。 可以使用线箱法 图中的下四分位数指的是数据的 分位点所对应的值 Q 中位数即为数据的 分位点所对应的值 Q 上四分位数则为数据的 分位点所对应的值 Q 上须的计算公式为Q . Q Q 下须的计算公式为Q . Q Q 。其中 ...
2019-09-26 10:23 0 926 推荐指数：
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