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离群值检测：使用Grubbs或四分位距方法生成异常值与非异常值向量-MATLAB开发

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简介：
本项目通过MATLAB实现基于Grubbs检验和四分位距(IQR)法的离群值检测，旨在区分数据集中的异常值与正常值，为数据分析提供有效工具。 给定数据点的列向量 X，此函数会创建两个向量：一个包含非异常值 Y，另一个包含异常值 out。用户可以选择两种不同的方法之一来识别异常值，即 Grubbs 的检验统计量或四分位间距法。此外，用户还可以选择在去除异常值时采用的不同严格程度的标准。在这两种方法中，严格的程度与参数 alpha 成负相关（即 alpha 越高，被认定为异常值的数量越少）。

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  • 离群值检测：使用Grubbs或四分位距方法生成异常值与非异常值向量-MATLAB开发
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  • MATLAB开发——异常值检测与处理
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    本课程专注于使用MATLAB进行数据预处理，重点讲解如何识别和处理数据集中的异常值，提升数据分析质量。 在非线性时间序列分析中，使用适当的局部值检测并替换异常值是Matlab开发中的一个重要任务。
     
  • MATLAB开发-异常值处理
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    本教程深入浅出地介绍在MATLAB环境中进行数据预处理时如何有效识别和处理异常值。通过实例讲解常用算法与函数，帮助用户提升数据分析能力。 在MATLAB开发过程中，可以使用Grubbs方法或四分位区间法来识别数据中的异常值和非异常值，并创建相应的向量。这两种方法都是统计学上常用的检测离群点的技术。通过这些技术的应用，可以帮助数据分析者更好地理解数据集的特性并进行有效的预处理工作。
     
  • 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。
     
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    PyOD是用于异常检测(或异常值检测)的综合性Python工具包，提供了多种先进的算法以帮助用户识别数据中的异常点。 PyOD 是一个全面且可扩展的 Python 工具包，用于检测多元数据中的异常值（也称为外围对象）。自2017年以来，它已被广泛应用于各种学术研究和商业产品中，并在机器学习社区内通过一系列专门帖子/教程得到了认可。该工具包的特点包括统一的 API、详细的文档以及多种算法的交互式示例。此外，PyOD 还支持高级模型如神经网络/深度学习及异常值集成方法，并尽可能使用 numba 和 joblib 以 JIT 编译和并行化技术优化性能。它兼容 Python 2 及 Python 3 环境。 需要注意的是，Python 2.7 的维护将于2020年结束，在此之后不再推荐继续使用该版本的 Python 进行开发工作。
     
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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。
     
  • MATLAB编程 小波检测异常值代码.zip
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    本资源提供了一个利用MATLAB和小波变换技术进行数据异常值检测的完整代码包。适合从事信号处理、数据分析等领域研究者学习参考。 131.MATLAB编程 小波异常值提取代码.zip
     
  • PyOD：用于异常值检测的Python工具包，又称异常检测工具包
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    PyOD是专为异常值检测设计的Python库，提供多种先进的算法以识别数据中的异常点。它是一个全面且易于使用的异常检测工具包，适用于各种应用场景。 PyOD 是一个用于异常值检测的 Python 工具包，也称为异常检测工具包。
     
  • 基于RPCA的异常值检测代码
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    本项目提供了一种基于矩阵分解（RPCA）的方法来检测数据中的异常值。通过将数据矩阵分解为低秩和稀疏两部分，能够有效识别出噪声与离群点。适用于多种数据集分析场景。 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码
     
  • 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。