清洗outliers

Example1: 采用标准化后的数据z-score方法进行计算

import numpy as npdef outlier(points, threshold=3.5):if len(points.shape) == 1:points = points[:,None]median = np.median(points, axis=0)diff = np.sum((points - median)**2, axis=-1)diff = np.sqrt(diff)med_abs_deviation = np.median(diff)modified_z_score = 0.6745 * diff / med_abs_deviationreturn modified_z_score > thresholdx = np.array([1,1,1,1,1,1,1,2,3,1,2,2,4,5,6,1,2,34,4,2,4,3,2,23,4,5,3,4,6,2,1])
value = 223
x = np.append(x,value)print x[outlier(x)]

参考
http://blog.csdn.net/redaihanyu/article/details/50421773
http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section4/eda43.htm#Iglewicz
http://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/z-score/

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