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Python应用拉依达准则剔除异常值

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简介：
本文章介绍了如何利用Python编程语言实现拉依达准则（3σ原则）来检测和剔除数据集中的异常值。通过实际代码示例展示数据分析过程中常见任务的有效处理方法。 本项目的数据来源于参加的数学建模比赛官方C题提供的相关数据。在进行建模和数据分析过程中，我们发现预处理后的数据存在随机异常性、离散性等不利于模型分析的问题，因此使用了拉依达准则对数据进行了处理。Python对于编程基础较弱但又想通过编程实现某种算法的同学非常友好，所以我们将使用Python来实现拉依达准则的代码。话不多说，直接展示代码！

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  • Python应用拉依达准则剔除异常值
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    本文章介绍了如何利用Python编程语言实现拉依达准则（3σ原则）来检测和剔除数据集中的异常值。通过实际代码示例展示数据分析过程中常见任务的有效处理方法。 本项目的数据来源于参加的数学建模比赛官方C题提供的相关数据。在进行建模和数据分析过程中，我们发现预处理后的数据存在随机异常性、离散性等不利于模型分析的问题，因此使用了拉依达准则对数据进行了处理。Python对于编程基础较弱但又想通过编程实现某种算法的同学非常友好，所以我们将使用Python来实现拉依达准则的代码。话不多说，直接展示代码！
     
  • 基于LabVIEW的格拉布斯准则在异常数据剔除中的应用
    优质
    本研究利用LabVIEW软件平台，实现了格拉布斯准则算法的应用，有效识别并剔除实验数据中的异常值，提高数据分析准确性。 利用LabVIEW工具实现软件计算异常数据的剔除，并使用格拉布斯公式在LabVIEW中进行一键查找异常值的操作。
     
  • MATLAB剔除坏值_rar文件_MATLAB异常值_数据剔除_数据异常值
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 利用Matlab基于拉依达准则和格拉布斯准则检测并剔除测量误差中的粗大误差
    优质
    本研究运用Matlab软件，结合拉依达准则与格拉布斯准则，系统地分析并剔除数据中的粗大误差，提升测量精度。 通过拉依达准则与格拉布斯准则对测量误差样本进行检验，剔除粗大误差。运行main开头的函数，根据提示进行误差检验处理（代码中不包含S值的计算）。
     
  • 新建文件夹 (5).rar - MATLAB 野值剔除（Past3OH 拉伊达准则 粗大误差）
    优质
    本资源提供了利用MATLAB进行数据处理的代码和教程，重点在于使用拉伊达准则(Past3OH)检测并剔除粗大误差，适用于数据分析和科学计算。 基于MATLAB的狄克逊准则和拉伊达准则可以用于判断并剔除数据中的粗大误差和异常值。
     
  • 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。
     
  • Python封装的异常值处理函数（含箱线图剔除异常值等功能）
    优质
    本文章介绍了一个使用Python编写的高效异常值处理工具包，包括基于箱线图的异常值检测与剔除功能。 用于处理异常值，默认使用箱线图方法（尺度为3）进行清洗。 :param data: 接收 pandas 数据格式。 :param col_name: pandas 列名。 :param scale: 尺度。 :return: 利用箱线图去除异常值。
     
  • LOF算法中的异常值剔除方法
    优质
    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。
     
  • 利用MATLAB实现狄克逊判别准则以识别和剔除粗大误差及异常值
    优质
    本研究运用MATLAB编程实现了狄克逊判别准则，有效识别并剔除外部干扰引起的粗大误差与异常值，提升数据准确性。 基于MATLAB的狄克逊判别准则可以用来判断并剔除粗大误差与异常值。