时间：2025-01-28 21:01:41
异常数据的剔除方法
异常数据的剔除方法主要有以下四种：
1. 孤立森林（Isolation Forest）：通过对特征进行随机划分，建立随机森林，将经过较少次数进行划分就可以划分出来的点认为是异常点。
2. DBSCAN：一种基于密度的聚类算法，可以通过设置邻域半径和最小样本数来识别异常点。
3. OneClassSVM：一种支持向量机方法，可以通过训练一个模型来识别异常点。
4. Local Outlier Factor：计算一个数值score来反映一个样本的异常程度。
这些方法可以根据实际应用场景和数据特点选择合适的异常数据剔除方法。
《剔除异常数据的方法》不代表本网站观点，如有侵权请联系我们删除
精彩推荐
点击排行
