数据预处理(part2)--多个预测变量数据变换

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多个预测变量数据变换
- 离群值
- 数据降维和特征提取

多个预测变量数据变换

离群值

我们通常将离群值定义为远离数据主要部分的样品。我们通常可以通过观察图像来确定一些不寻常的点。

当一个或多个样本为疑似离群值时。第一步，是保证这些数据在科学上是有效的(比如，理论上是正数)，而且没有数据输人的错误。要非常小心不要草率地移除或改变观测值，尤其当样本量很小的时候，在小样本量的情况下，明显的离群可能因为数据来自于一个有偏分布，而我们没有足够的数据观测到这个偏度.此外，离群点可能代表一个特殊的子群体，而这个群体的样本才刚开始被采样。

有一些预测模型对离群值具有抗性，因此，离群点通常不会对这些模型产生特别大的影响.

如果一个模型对离群点很敏感，一个能够缓解该问题的变换是空间表示变换，该变换将预测变量取值映射到高维的球上，它能将所有的样本变换到离球心距离相等的球面上。

从数学上说，每个样本都除以它们的平方模，

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