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去除测量数据中异常值的几种方法

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本文介绍了在数据分析过程中识别和处理异常值的不同策略与技术，包括统计学方法、箱线图法及基于机器学习的方法等。 剔除测量数据中异常值的若干方法。

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  • 去除测量数据中异常值的几种方法
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    本文介绍了在数据分析过程中识别和处理异常值的不同策略与技术，包括统计学方法、箱线图法及基于机器学习的方法等。 剔除测量数据中异常值的若干方法。
     
  • 移除异常值：利用Thompson Tau方法剔除统计向量中的异常数据 - MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB实现Thompson Tau法来识别并删除单变量数据集中的离群点，旨在提升数据分析准确性和可靠性。 对于向量，REMOVEOUTLIERS(datain) 函数会删除 datain 中被视为 Thompson Tau 方法定义的异常值的元素。此函数适用于任何长度超过三个元素的数据向量，并且没有上限（除运行脚本的机器限制外）。此外，输出向量将按升序排序。
     
  • 去除箱型图中的异常值
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    本文探讨了如何在统计分析中识别并从箱形图(box plot)中移除异常值的方法，以提高数据可视化和解释的有效性。 用MATLAB编写的箱型图异常值清除程序主要用于数据清洗和其他前期的数据处理工作。
     
  • PODDEM：PIV 数据异常值去除工具（基于 MATLAB）
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    PODDEM是一款用于处理PIV(粒子图像测速)数据的MATLAB工具箱，专门设计来自动识别和剔除数据中的异常值。它帮助研究人员提高实验数据的质量和准确性，适用于流体动力学研究领域。 PODDEM 是粒子图像测速数据中异常值检测与估计的先进方法。该算法适用于二维及三维数据，并且最多支持三个速度分量。关于 PODDEM 的详细信息可在以下文章中找到：Higham JE, Brevis W., Keylock CJ，一种使用非迭代 POD 方法的二维图像测速信号的快速滤波和重建方法，已被接受发表在《测量科学与技术》期刊上（影响因子为1.43）。
     
  • LOF算法中的异常值剔除方法
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    本文探讨了在LOF（局部离群点因子）算法中有效识别和处理异常值的方法，旨在提高数据聚类分析的准确性。 LOF算法适用于数据量不大且需要简单处理的情况，并具有可视化功能。该算法能够将异常值从数据集中剔除并在图上直观地显示出来，方便实用。
     
  • MATLAB剔除坏值_rar文件_MATLAB异常值_数据剔除_数据异常值
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    本资源提供MATLAB代码和示例数据，用于检测并剔除数据中的异常值。涵盖多种统计方法与算法，帮助用户优化数据分析质量。 可以编写一个实用的MATLAB小程序来剔除数据中的异常值。
     
  • 数据异常的剔除方法
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    本文章介绍了多种有效的数据异常值剔除的方法和技巧，帮助读者理解如何准确识别并处理异常值，提高数据分析质量。 1. 基于统计的异常点检测算法包括拉依达方法、肖维勒方法及一阶差分法。 2. 基于距离的异常点检测算法。 3. 基于密度的异常点检测算法。 4. 基于深度的异常点检测算法。 5. 基于偏移的异常点检测算法。 6. 高维数据的异常点检测算法。 7. 时间序列相关背景介绍。 8. 利用离散傅立叶变换进行时间序列相似性查找。
     
  • MATLAB中的GPS/DR组合导航系统——去除GPS数据中的异常值
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    本文探讨了在MATLAB环境下设计和实现GPS与惯性传感器（DR）融合的导航算法，并提出了一种有效的技术来识别并剔除GPS信号中的异常数据，以提升定位精度。 在GPS/DR组合导航系统中，去除GPS航向的异常值。
     
  • MATLAB中的异常值剔除及算法
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境下如何有效地识别和处理数据集中的异常值，并介绍了几种常用的异常值检测算法及其应用。 两个用于异常值剔除的MATLAB程序，可以运行。
     
  • MonteCarlo.rar_Monte Carlo_异常值剔除_剔除异常样本_蒙特卡洛方法异常处理
    优质
    本资源为基于Monte Carlo方法的异常值剔除工具包，适用于数据预处理阶段识别并排除异常样本，提升数据分析与建模精度。 这段文字介绍了一段用于处理样本异常值的蒙特卡洛方法的MATLAB代码，可供参考。