outliers

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    r软件 - 识别表格列中的对象，大于或小于

    我会尽力解释我的疑问。 例如，我有一个表格，其中包含一些变量X，Y，Z。 每个变量都有数字值。 所以，让我们说我有 RDIST RDENS AGR BLF 1 146 0.000 0 0.0 2 338 0.000 0 0.0 3 931 0.000 0 3.7 我试图找出异常值，所以我用dotchart。 但是现在，我想知道，在每个变量中，在哪个观察中我有异常值。 使用list(
    r outliers 2016-10-13

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    如何从大型数据集中检测并移除异常值？

    想，我在我的手下面的数据集（google drive link）， 最左边一栏代表类型/类别的卡（梅花，黑桃，方块，红心）。其余的列是特征（Hu Moments）。 4.00000000e+000 1.81685834e-001 9.69817396e-006 1.38999809e-003 4.53935830e-006 -3.00925971e-010 -1.02459512e-008 -1.
    matlab machine-learning pattern-matching octave outliers 2016-11-01

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    r - 在kmeans图中绘制离群点

    我正在尝试使用kmeans进行分析。 我有一个数据集： > head(data) tstamp elementid value hours 2016-09-15 15:20:28 IN_TEMP 25.12237 15 2016-09-15 15:20:29 IN_TEMP 25.44952 15 2016-09-15 15:20:29 IN_TEMP 25.5355
    r ggplot2 data-mining outliers 2016-09-16

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    R异常程序

    我想编写一个程序来从我的数据集中删除异常值。这段代码显示了异常的行数和列数，但它不会从我的数据集将其删除： library(outliers) out <- outlier(Practice_data[,2:4], logical=TRUE) out <- cbind(FALSE, out) Practice_data[which(out[,], TRUE)] which(out[,],
    r data-mining outliers 2016-09-23

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    ELKI：用变化的k运行LOF

    我可以通过ELKI运行变化的k来运行LOF，以便比较哪个k最好？ 通常你选择一个k，然后你可以看到例如ROCAUC。我想为数据集取出最好的k，所以我需要比较多个运行。我能做到这一点比手动更改k的值并执行运行更容易吗？我想举个例子比较所有k = [1-100]。 感谢
    compare outliers elki 2016-11-15

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    使用索引替换df中的值

    我试图在我的数据框中检测异常值，并用NA替换异常值。 我稍微修改了这里提供的功能：How to repeat the Grubbs test and flag the outliers。当尝试一个向量的函数时效果很好，但是我的问题是当我在数据框上使用它时。该函数检测异常值，但我不知道如何将结果作为数据帧。 我想要的结果是我的原始数据框由NA s取代。 NA将被检测到的异常值。 这是我曾尝试到现在为
    r outliers 2016-09-28

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    rpy2，程序包“离群值”功能不起作用

    我几乎所有来自R程序包的函数都有问题：离群值。 的 “choosen一个” 功能，正常工作是异常值 list_ = ['chisq.out.test','cochran.test', 'dixon.test', 'grubbs.test', 'outlier', 'qcochran'] y = some data without brackets like 0.0, 0.0, 0.0
    python r rpy2 outliers 2016-09-29

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    用If-Then-Else语句处理sas中的极端异常值

    我有一些极端异常值将我的回归模型抛出，并使用If-Then-Else语句将它们删除。然而，SAS完全消除了这些数据点，并在剩余的数据点中找到了新的异常值。有没有办法从分析中删除异常值，而不会在混合中投入更多？ 我计算Q3 + 1.5 * IQR，并使用该值作为如此： Data lungcancer; input trt surv age sex @@; /* create a new varia
    sas outliers 2016-12-02

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    消除异常值/最适合Python中的“spiky”数据

    对于处理这样的数据来说相当新颖;我有两条曲线，我不知道如何处理，但我知道我希望得到什么结果。两个数据集的原始图如下所示（左）;下面（右）显示了我想我对他们的粗略配合，叠加配合为红色。 第一个示例： 幅度的突然下降是数据采集过程中的一个假象。这意味着它本质上是不可预测的，并且我理想地希望找到一种对此行为有效的方法。 在第一种情况下，我可以尝试通过使用阈值以消除幅度的急剧下降，但不会帮助我在第二种情况
    python-2.7 curve-fitting analysis outliers 2016-12-05

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    导入错误：无法导入名称 'IsolationForest'

    当执行进口 from sklearn.ensemble import IsolationForest 得到错误 Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-13-90a3d865c881>", line 1, in <module> from sklearn.ensemble import IsolationForest
    python scikit-learn outliers 2016-10-21
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