我希望通过group by多列来识别异常值，并使用95%和5%的值来处理异常值。我创建了一个函数来处理异常值，如下所示。H)),"x"] <- caps[1] return(data)
} 我试着像下面这样将异常值归因于
浏览 10提问于2020-04-19得票数 0
我有一个大型数据集(2209行x 60列)(每列都是一种化合物，即臭氧、乙烷等)。我有一种计算异常值的特殊方法。基本上，我已经为50个化合物计算了一个数字，任何大于这个数字的浓度(位于每个化合物列的底部)都被认为是异常值，我想通过将它们的字体设置为红色来识别它们。我知道这可以在单元格格式中完成，但我必须为每个单独的列执行此操作，这很耗时。我的数据
浏览 14提问于2020-05-26得票数 0
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在k-means聚类进行消费者细分之前，我希望识别并删除样本中的异常值。我尝试了使用单一链接算法的层次聚类。问题是，我有一个包含800多个案例的样本，并且在我的图(单链接树状图)中，数字彼此交叉，因此无法读取，因此我不可能仅通过查看图表来清楚地识别异常值:-/ 在这里，他们说，您可以基于分支距离创建箱图，以更客观的方式识别异常值
浏览 73提问于2020-09-07得票数 0
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我有一个像这样的盒子情节：
之所以显示异常值名称，是因为我将第一列设置为：现在我想知道如何制作一个新的多盒图。数据仍在幻灯片数据库中。这2列的名称是：
ski_parc
浏览 1提问于2012-12-22得票数 0
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我所做的:根据的建议，我使用来自robust pckg的lmRob()创建了一个健壮的线性模型，然后应用了对比。ICECAP_A ~ sf1, data = SCI, nrep = Exhaustive)
My problem:自那以来，我一直读到稳健回归更适合处理异常值( 的底部)这个UCLA页面(以及其他页面)建议sandwich包获得异方差一致(HC)标准错误(比如在中)。我
浏览 3提问于2020-02-21得票数 0
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我有一个很大的数据集，我试图为每个变量获取它的离群值，以便过滤掉它们。> dataset$variable <- !dataset$variable %in% boxplot.stats(dataset$variable)$outmap(dataset, boxplot.stats)
它随后为每个变量创建了一个统计数据列表，但我未能从中
浏览 1提问于2022-08-18得票数 0
我试图在R中编码和复制，在SAS中进行聚类分析，包括Ward方法和Trim选项。这个修剪选项自动省略低概率密度点(离群点)。密度用kth最近邻法或均匀核法估计.此选项在聚类分析期间运行。我的目标是找到同样的聚类方法，包括R中的这个限制选项，因为我必须用新的数据来补充我的数据集。因此，我想确定我在R中的聚类分析是正确的，并遵循在SAS中所做
浏览 1提问于2021-06-01得票数 0
我是R编程的新手，遇到了一个问题。我想要检测数据集中的异常值，然后将其重命名为"NA“，但找不到正确的方法。我使用melt函数将我的数据集转换为长格式，然后使用()中的"isnt_out_tukey“函数(1.5xIQR规则)。
结果是一个带有逻辑表达式("TRUE"，"FALSE")的新列。但在这个新专栏中，我需要保留所有非异常值
浏览 20提问于2019-10-26得票数 0
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R异常值函数
、、、
我有一个删除离群值detectaOutliers()的函数，但不知何故，我的函数并没有删除所有离群值。 q = quantile(x, probs = c(0.25, 0.75)) OM1 = q[1] -(R * 1.5) # outliers moderados OE1 = q[1] - (R * 3)
浏览 2提问于2018-03-21得票数 1
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R中按列和因子删除离群值行
、、、、
我正在使用R中的一个数据框架，我有以下函数，它移除数据框架df的所有行，其中，对于指定的列索引/属性，该行的值超出平均值(列)加或减n*stdev (of列)。(这样它就可以返回整个数据帧，其中的行仅根据所选属性attr删除)。如果可能的话，我更喜欢避免循环的解决方案(除非在基本R/dplyr中出现了不可避免且没有更有效的方法
浏览 4提问于2020-05-04得票数 1
我希望这成为R.中各种时间序列突破/变化/干扰检测方法的标志，我的问题是用下面的每一个包描述方法的动机和不同之处。也就是说，什么时候使用一种方法比另一种方法更有意义，异同等等。在较小程度上：和
我希望有针对性的答案。也许每种方法都有一个段落。很容易跨越时间序列，但这可能是以滥用/违反假设为代价的。有些资源为ML监督/非监督技术提供了指导方针。我(当然还有其他人)会欣赏一些关于时间序列分析领域的指南
浏览 0提问于2015-03-23得票数 10
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我使用以下代码识别不同列上的异常值：outliers_x4 <- boxplot(mydata$x4, plot=FALSE)$out现在，如何通过一个代码从数据集中删除这些异常值？
浏览 0提问于2022-04-30得票数 0
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是否有一个全面的开放源码包(最好在python或R中)可以用于时间序列中的异常检测？
在scikit中有一个支持向量机软件包--学习，但它不是针对时间序列数据的。我正在寻找更复杂的包，例如，使用贝叶斯网络进行异常检测。
浏览 0提问于2018-05-24得票数 24
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我有1000个一维数据集(每个长度为360)，我想要k个方法来对每组数据进行一个小/中/大值(n_clusters=3)的分类，但是我得到了很多这样的情况:大组只有一个数据点，因为这个值离其他数据点太远了，但是其余的数据看起来可以清晰地创建3个集群。在其他一些情况下，使用1个数据点似乎是有意义的，因为其余的数据点非常接近。目前还不清楚是否有三个不同的星系团。
怎样才是解决这一问题的有效方法？
浏览 0提问于2019-05-17得票数 3
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我将PCA应用于我的生物医学数据(31个基因~行和1904个患者~列)，选择了9个组件。因此，我有两个子矩阵，其中一个是9乘以1904的矩阵(我称之为矩阵A)。矩阵A表示它的行是9个分量，它的列是1904个患者，它的条目是连续的值。现在，我想找出这9个分量中的哪个分量仅具有1904名患者中的一个患者，与其他患者相比，该患者的方差>10% (
浏览 12提问于2021-02-07得票数 0
我正在分析一组数据，我需要找到它的回归。数据集中的数据点数很低(~15)，我决定使用稳健线性回归来处理这项工作。问题是，这个程序选择了一些似乎没有那么大影响的离群点。下面是数据的散点图，它们的影响被用作大小：
点B和C(图中用红色圆表示)被选定为异常值，而影响更大的点A则不是。虽然A点没有改变回归的一般趋势，但它基本上是随着X值最高的点来定义坡度，而B点和C点只影响坡度的显着性。因此，我<em
浏览 2提问于2017-11-10得票数 2
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在进行PCA时检测异常值
、、、
我是数据分析的新手，并试图更好地理解如何在进行PCA分析时识别异常值。我创建了一个有5列的数据矩阵来表示我的变量，包括数学、英语、历史、物理和社会科学；每一行代表学生在课堂上获得的最终成绩。当我绘制第一和第二主成分的得分时，我的数据矩阵中的第五列是一个异常值。我希望有一种在数学上检测异常值的方法，而不必绘制分数
浏览 2提问于2014-08-27得票数 2
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我被要求从图像中识别出前5个重复的颜色。我有下面的代码，由我的老师提供
return element.color[0] == r//console.l
浏览 0提问于2019-11-22得票数 2
我有一个包含多个列的dataframe :我需要识别其中一些列中至少有一个异常值的行，但我不知道如何处理NAs。dataframe的一个例子(与我的不同)：# 1 10 0.5 4# NA NA NA NA NA
# 2
浏览 5提问于2019-11-21得票数 1
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找到没有异常值的平均值，然后将该平均值用于NA值lq<-quantile(churn.data.frame.2$avg6mou,probs = 0.25, na.rm = TRUE) }
嘿，伙计们，我是R的新手，我有点纠结于把data.frame嵌入到一个函数中。我写的</e
浏览 1提问于2015-12-27得票数 0
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