R语言Outliers异常值检测方法比较
识别异常值的方法有很多种,R中有很多不同的方法。
最近我们被客户要求撰写关于异常值检测的研究报告,包括一些图形和统计输出。关于异常值方法的文章结合了理论和实践。理论一切都很好,但异常值是异常值,因为它们不遵循理论。如果一种方法发现我们都认同的异常值,那么这种方法可以认为是不错的。
异常值概述(O3)图旨在帮助比较和理解异常值方法的结果。
Stackloss数据集的O3图。每个变量组合(由左边的列定义)一行,找到了异常值,并将每个案例的一列标识为异常值(右边的列)。
威尔金森的算法为整个数据集找到了6个离群值(图的最下面一行)。总体而言,对于各种变量组合,发现14个案例是潜在的异常值 。
O3plot,用于比较标识的异常值。
在OutliersO3中有四种其他方法可用, :
## HDo PCS BAC adjOut DDC MCD
## 14 4 5 0 6 5
R中还有其他异常方法,他们会给出更多不同的结果。必须谨慎。离群值本身可能是有趣的,但也可能判断错误。
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