數據預處理——剔除異常值，平滑，歸一化
異常值：是理論上不可能出現的值，肯定是錯的 平滑：實際有可能出現的噪音 歸一化：數值歸一化到0-1之間 每個點都有多種方法 ...
原文：如何剔除數據異常點？
通常，異常值的識別可以借助於圖形法 如箱線圖 正態分布圖 和建模法 如線性回歸 聚類算法 K近鄰算法 ，在本期內容中，將分享兩種圖形法，在下一期將分享基於模型識別異常值的方法。 可以使用線箱法 圖中的下四分位數指的是數據的 分位點所對應的值 Q 中位數即為數據的 分位點所對應的值 Q 上四分位數則為數據的 分位點所對應的值 Q 上須的計算公式為Q . Q Q 下須的計算公式為Q . Q Q 。其中 ...
2019-09-26 10:23 0 926 推薦指數：
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