该函数接受一个向量或矩阵，并使用 Thopson's Tau 方法检测向量/矩阵中的离群值，该方法基于每个记录与整个向量/矩阵的平均值的绝对偏差，并用 NaN 填充离群值返回的输出。 输入向量 (m) 或矩阵 (m*n) 中的记录数与输入向量/矩阵的标准偏差 (std) 相对应的 Thompson Tau 值的大小是决定是否有任何记录在离群值。 去除每个异常值后，再次计算平均值、标准差和汤普森 Tau (tau*std) 的大小。 如果输入是矩阵，它将在检测异常值之前转换为向量，但是，输出将是一个与输入具有相同 m*n 维的矩阵。 异常值的索引也将被返回，如果输入是一个向量，索引向量也将是一个向量，但是，如果输入是一个矩阵，异常值索引将在显示 i,j 的两列矩阵中返回异常值的索引（见下面的例子）。 --输入： X0：包含异常值的输入向量或矩阵num_outliers: 应该从输入向量/矩

两个用于异常值剔除的matlab程序，可执行

该检验基于 Wilks 方法 (1963)，设计用于从正态多元样本中检测单个异常值，并通过 Yang 和 Lee (1987) 公式将最大平方马氏距离逼近 F 分布函数。 显着平方的Mahalanobis距离表示离群值。 为了测试异常值，此函数调用压缩的 ACR m 函数。 输入： X - 多元数据矩阵。 alpha - 显着性水平（默认值 = 0.05）。 输出： - 在多变量样本中检测到的异常值表。

剔除异常值，时间序列使用。提出方法利于监测数据，位移加速度应变应力等。剔除噪音，异常值等。

【010期】SPSS 异常值处理.docx

origin数据分析软件剔除实验数据的异常值借鉴.pdf

数据挖掘技术与应用

简单但高效的代码，可根据整个数据系列或使用可变统计边界移动窗口部分提供异常值去除。 还允许用平均值替换异常值。

:evergreen_tree:IsoTree-使用Isolation Forest进行异常值/异常检测-对于Ruby IsoTree:evergreen_tree:IsoTree-使用Isolation Forest进行异常值/异常检测-对于Ruby了解Isolation Forest的工作原理安装将这行添加到应用程序的Gemfile中：gem'isotree'入门准备数据x = [[1，2]，[3，4]，[5，6]，[7，8]]训练模型模型= IsoTree :: IsolationForest.new model.fit（x）获得离群值分数model.predict （x）分数介于0到1之间，分数越高，表示离群值。参数传递参数-IsoTree以下的默认值：

OPTICS是一种基于密度的聚类方法，可以处理具有不同密度的点集。 但是，OPTICS的异常值检测能力受到多个因素的限制，例如不同的参数和不同的点集形状。 因此，提出了一种基于OPTICS的离群值检测方法，称为OD-OPTICS，它增加了预处理过程并修改了CD计算方法。 首先，执行提供关键半径的半径过滤策略； 并反映出该点集的关键距离。 然后，为了过滤无效半径并选择最合适的半径，提出了覆盖空间模型。 在我们建立的三个规则的影响下，可以通过覆盖空间来计算两个相邻点之间的基本距离。 此外，对CD的计算进行了优化，以便可以放大法向点砂离群值之间的差值。 在实验部分中，演示了预处理细节，并测试了OD-OPTICS在公共点集上的有效性； 为了验证OD-OPTICS的优化和可检测性，将所提出的方法与OPTICS和其他四种典型方法进行了比较。 结果表明，OD-OPTICS的检测性能优于OPTICS。