对数组中的样本，进行异常样品剔除的方法

资 源 简 介

对数组中的样本，进行异常样品剔除的方法

详 情 说 明

在数据分析和机器学习领域，异常样品剔除是数据预处理的重要步骤。常见的异常检测方法可以分为统计学方法和机器学习方法两大类。

统计学方法中最简单有效的是基于Z-score的方法。它假设数据服从正态分布，计算每个数据点与均值的标准差距离。通常将Z-score绝对值大于3的样本视为异常值。这种方法计算简单，适合大多数分布较为均匀的数据集。

另一个常用的统计学方法是IQR（四分位距）法。它通过计算数据的四分位数和IQR，设定上下限来识别异常值。这种方法对非正态分布的数据更为鲁棒。

在机器学习领域，孤立森林算法通过随机划分特征空间来识别异常点，适合高维数据。局部离群因子(LOOF)算法则通过计算每个样本点的局部密度偏差来发现异常。

实际应用中，需要根据数据特性和项目需求选择合适的方法。有时需要结合多种方法进行交叉验证，以确保异常检测的准确性。