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數(shù)據(jù)清洗中異常值如何處理（下）
2019-03-25
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數(shù)據(jù)清洗工作中面對的對象有三個(gè)——異常值，缺失值和重復(fù)值。而每個(gè)骯臟數(shù)據(jù)都是有各自的清洗方法，尤其是異常值的方法是最多的。由此可見，數(shù)據(jù)中的異常值是有很多的，在上一篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于清洗異常值的一些方法，在這篇文章中我們會繼續(xù)為大家介紹異常值的清洗。

第一我們給大家介紹的是基于模型檢測，具體操作就是先建立一個(gè)數(shù)據(jù)模型，異常是那些同模型不能完美擬合的對象；如果模型是簇的集合，則異常是不顯著屬于任何簇的對象；在使用回歸模型時(shí)，異常是相對遠(yuǎn)離預(yù)測值的對象。而這個(gè)方法的優(yōu)點(diǎn)就是有堅(jiān)實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)，當(dāng)存在充分的數(shù)據(jù)和所用的檢驗(yàn)類型的知識時(shí)，這些檢驗(yàn)可能非常有效，當(dāng)然，缺點(diǎn)就是對于多元數(shù)據(jù)，可用的選擇少一些，并且對于高維數(shù)據(jù)，這些檢測可能性很差。

第二就是基于距離檢測，通常可以在對象之間定義鄰近性度量，異常對象是那些遠(yuǎn)離其他對象的對象。這種方法的優(yōu)點(diǎn)就是簡單。缺點(diǎn)就是基于鄰近度的方法需要O(m2)時(shí)間，大數(shù)據(jù)集不適用。當(dāng)然該方法對參數(shù)的選擇也是敏感的。同時(shí)不能處理具有不同密度區(qū)域的數(shù)據(jù)集，因?yàn)樗褂萌珠撝担荒芸紤]這種密度的變化。

第三就就是基于密度，當(dāng)一個(gè)點(diǎn)的局部密度顯著低于它的大部分近鄰時(shí)才將其分類為離群點(diǎn)。適合非均勻分布的數(shù)據(jù)。這種方法的優(yōu)點(diǎn)就是給出了對象是離群點(diǎn)的定量度量，并且即使數(shù)據(jù)具有不同的區(qū)域也能夠很好的處理，同時(shí)與基于距離的方法一樣，這些方法必然具有O(m2)的時(shí)間復(fù)雜度。對于低維數(shù)據(jù)使用特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以達(dá)到O(mlogm)。而缺點(diǎn)就是參數(shù)選擇困難。雖然算法通過觀察不同的k值，取得最大離群點(diǎn)得分來處理該問題，但是，仍然需要選擇這些值的上下界。

最后就是基于聚類，一個(gè)對象是基于聚類的離群點(diǎn)，如果該對象不強(qiáng)屬于任何簇。離群點(diǎn)對初始聚類的影響如果通過聚類檢測離群點(diǎn)，則由于離群點(diǎn)影響聚類，存在一個(gè)問題：結(jié)構(gòu)是否有效。優(yōu)點(diǎn)就是基于線性和接近線性復(fù)雜度（k均值）的聚類技術(shù)來發(fā)現(xiàn)離群點(diǎn)可能是高度有效的，而簇的定義通常是離群點(diǎn)的補(bǔ)，因此可能同時(shí)發(fā)現(xiàn)簇和離群點(diǎn)。缺點(diǎn)就是產(chǎn)生的離群點(diǎn)集和它們的得分可能非常依賴所用的簇的個(gè)數(shù)和數(shù)據(jù)中離群點(diǎn)的存在性。同時(shí)聚類算法產(chǎn)生的簇的質(zhì)量對該算法產(chǎn)生的離群點(diǎn)的質(zhì)量影響非常大。

在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的剩余一部分知識，通過對這些知識的了解可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)分析工作。希望大家通過對這些數(shù)據(jù)分析清洗方法的學(xué)習(xí)，可以在工作時(shí)更加得心應(yīng)手，也算是提升個(gè)人的職場競爭力。

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