R語言︱異常值檢驗、離群點分析、異常值處理
一、異常值檢驗 異常值大概包括缺失值、離群值、重復值,數據不一致。 1、基本函數 summary可以顯示每個變量的缺失值數量. 2、缺失值檢驗 關於缺失值的檢測應該包括：缺失值數量、缺失值比例、缺失值與完整值數據篩選 ...
原文：R語言︱處理缺失數據&&異常值檢驗、離群點分析、異常值處理
在數據挖掘的過程中，數據預處理占到了整個過程的 臟數據：指一般不符合要求，以及不能直接進行相應分析的數據 臟數據包括：缺失值 異常值 不一致的值 重復數據及含有特殊符號 如 的數據 數據清洗：刪除原始數據集中的無關數據 重復數據 平滑噪聲數據 處理缺失值 異常值等 缺失值處理：刪除記錄 數據插補和不處理 主要用到VIM和mice包 install.packages c VIM , mice .處理 ...
2017-02-27 23:39 0 20611 推薦指數：
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《R語言數據挖掘》讀書筆記：七、離群點(異常值)檢測
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異常值概念：是指那些遠離正常值的觀測，即“不合群”觀測。異常值的出現一般是人為的記錄錯誤或者是設備的故障等，異常值的出現會對模型的創建和預測產生 嚴重的后果。當然異常值也不一定是壞事，有些情況下，通過尋找異常值就能夠給業務帶來良好的發展，如銷毀“釣魚”網站，關閉“薅羊毛”用戶的權限 ...
二、檢測與處理異常值
異常值是指數據中個別值的數值明顯偏離其余的數值，有時也稱為離群點，檢測異常值 就是檢驗數據中是否有錄入錯誤以及是否含有不合理的數據。 異常值的存在對數據分析十分危險，如果計算分析過程的數據有異常值，那么會對結果 會產生不良影響，從而導致分析結果產生偏差乃至錯誤 ...