临沂网站制作建设,班组安全建设 网站,杭州网站做的好公司,成都asp网站建设本文综合代码来自文章http://t.csdnimg.cn/P5zOD 异常值与缺失值处理 %% 数据修复
% 判断缺失值和异常值并修复#xff0c;顺便光滑噪音#xff0c;渡边笔记
clc,clear;close all;
x 0:0.06:10;
y sin(x)0.2*rand(size(x));
y(22:34) NaN; % 模拟缺失值
y(89:95) 50;% 模…本文综合代码来自文章http://t.csdnimg.cn/P5zOD 异常值与缺失值处理 %% 数据修复
% 判断缺失值和异常值并修复顺便光滑噪音渡边笔记
clc,clear;close all;
x 0:0.06:10;
y sin(x)0.2*rand(size(x));
y(22:34) NaN; % 模拟缺失值
y(89:95) 50;% 模拟异常值
testdata [x y];subplot(2,2,1);
plot(testdata(:,1),testdata(:,2)); %subplot在一个图窗中创建多个子图然后使用plot函数将原始数据可视化
title(原始数据); 异常值检验
作者通常首先判断是否具有异常值因为如果有异常值的话咱们就会剔除异常值使其变成缺失值然后再做缺失值处理会好很多。 %% 判断数据中是否存在异常值
% 1.mean 三倍标准差法 2.median 离群值法 3.quartiles 非正态的离群值法
% 4.grubbs 正态的离群值法 5.gesd 多离群值相互掩盖的离群值法
choice_1 5;
yichangzhi_fa char(mean, median, quartiles, grubbs,gesd);
yi_chang isoutlier(y,strtrim(yichangzhi_fa(choice_1,:))); %选择的是gesd多离群值……
if sum(yi_chang)disp(数据存在异常值);
elsedisp(数据不存在异常值);
end 对于上面的异常值检验法做讲解与扩展
1. Mean 三倍标准差法3σ原则 描述在正态分布数据中任何一个数值如果偏离平均值超过3倍的标准差就被认为是异常值。应用条件数据基本呈正态分布。非常重要需要进行正态性检验场景适用于各种连续数据的分析例如金融、生物统计等领域。 2. Median 离群值法 描述基于中位数和四分位数范围来识别异常值。应用条件不需要数据完全符合正态分布。场景适用于偏态分布或者非正态分布的数据。 3. Quartiles 非正态的离群值法 描述通过计算数据的四分位数范围IQR和上下四分位数来检测异常值。应用条件适用于非正态分布的数据。场景在各种非正态分布的数据分析中都可以使用。 4. Grubbs 正态的离群值法 描述基于正态分布假设测试数据集中最大或最小值是否显著偏离其余的观测值。应用条件数据应该是正态分布。场景广泛应用于各种领域尤其是实验数据分析。 5. GESDGeneralized Extreme Studentized Deviate 描述用于检测多个异常值即使它们相互掩盖。应用条件不特定于某一分布。场景当异常值可能相互掩盖时使用例如在时间序列分析中。 其他方法 Tukey’s Fences 通过四分位数范围IQR和“fences”上下界识别异常值。适用于各种分布的数据。 DBSCANDensity-Based Spatial Clustering of Applications with Noise: 一种基于密度的聚类算法能够识别簇内和簇外点。用于大数据集和空间数据。 Isolation Forests 用于高维数据集的异常检测。通过随机分离点来检测异常值。 正态性检验
读者不难发现异常值检验通常与数据是否符合正态分布有关所以我们一起讨论一下如何使用matlab进行正态性检验。
初步判断
利用图像进行初步的正态性判断涉及到常见的两种图Q-Q图和P-P图。 PP图 PP图是用于比较两个数据集的累积分布函数CDF。当你有一个样本数据集和一个理论分布如正态分布时PP图会比较样本数据的CDF和理论CDF。在正态PP图中如果样本数据来自正态分布那么数据点应该大致沿着45度线。 QQ图 QQ图是用于比较两个数据集的分位数。QQ图更常用于正态性检验因为它对尾部的差异更敏感。当你有一个样本数据集和一个理论分布时QQ图会比较样本数据的分位数和理论分布的分位数。在正态QQ图中如果样本数据来自正态分布那么数据点应该大致沿着一条直线这条线不一定是45度线但是应该是线性的。 其实上面最重要的一点就是数据点在两个图中都沿着标准正态分布直线近似分布的话我们就可以初步判断数据具有正态分布性。 % 正态检验
% 生成一些随机数据
data randn(100, 1);% 创建一个新的图形窗口
figure;% 使用 normplot 创建正态概率图 (QQ图)
subplot(1,2,1);
normplot(data);
title(Normal Q-Q Plot);% 使用 probplot 创建PP图
subplot(1,2,2);
probplot(normal, data);
title(Normal P-P Plot);可以在论文中这样写 为了对数据集的分布特性进行深入理解和分析本文采用了QQ图和PP图两种方法进行了初步的正态性检验旨在从不同角度全面评估数据的分布状态。其结果如图1所示。 图1 xx数据PP图(左)和QQ图(右) 图1结果显示在QQ图中xx数据的尾部行为和中心趋势没有发现显著的异常值或者偏态现象表现出良好的正态分布特征在PP图中xx数据的整体分布与正态分布非常接近进一步证实了数据的正态性。综合以上分析结果可初步得知xx数据集呈现出较强的正态分布特性。 尽管PP图和QQ图都是强大的工具但它们主要用于探索性数据分析并不能代替更正式的正态性检验方法如Jarque-Bera测试或Lilliefors测试。
正式判断 % 正态检验
% 生成一些随机数据
data randn(100, 1);% 使用 jbtest 进行 Jarque-Bera 测试
[h_jb, p_jb] jbtest(data);% 使用 lillietest 进行 Lilliefors 测试
[h_lil, p_lil] lillietest(data);% 显示测试结果
fprintf(Jarque-Bera Test: h %d, p %f\n, h_jb, p_jb);
fprintf(Lilliefors Test: h %d, p %f\n, h_lil, p_lil);在上述代码中h 和 p 分别代表假设检验的结果和 p 值可以用来判断数据是否符合正态分布。 h 0 表示在给定的显著性水平下不拒绝数据来自正态分布的原假设。即数据可以被认为是正态分布的。p 值是一个概率值它表示观察到的数据与正态分布之间的差异是偶然产生的概率。一般来说如果 p 值大于预定的显著性水平例如0.05则接受原假设认为数据是正态分布的。 故对上图结果进行数据分析论文中写的多一点啊这是简要版 Jarque-Bera 测试结果: h 0, p 0.361618因为h为0并且p值为0.361618大于通常的显著性水平0.05所以我们接受原假设认为数据是正态分布的。 Lilliefors 测试结果: h 0, p 0.500000同样h为0并且p值为0.5这也指示数据是正态分布的。 异常值处理与缺失值判断
作者所有异常值处理都是先赋空值不知道还有没有其他的方法…… %% 对异常值赋空值
F find(yi_chang 1);
y(F) NaN; % 令数据点缺失
testdata [x y]; 然后就可以和缺失值一起处理了但是为了保证文章的严谨性咱还是需要判断一下是否存在缺失值。并且不仅仅只判断如果题目数据特征尤其多并且有的特征缺失样本太多了咱建议还是把这些特征删了这就涉及到最省力法则 % 假设testdata是一个n行m列的矩阵每一列代表一个特征
[n, m] size(testdata);
threshold 0.8 * n; % 设置阈值80%的总样本量% 遍历每一个特征
for i 1:m% 计算每一列特征中非缺失值的数量nonMissingCount sum(~isnan(testdata(:, i)));% 如果非缺失值的数量少于阈值则删除该列特征if nonMissingCount thresholdtestdata(:, i) []; % 删除特征m m - 1; % 更新特征数量i i - 1; % 更新当前索引end
end% 显示处理后的数据
disp(处理后的数据);
disp(testdata);填充缺失值 %% 对数据进行补全
% 数据补全方法选择
% 1.线性插值 linear 2.分段三次样条插值 spline 3.保形分段三次样条插值 pchip
% 4.移动滑窗插补 movmean
chazhi_fa char(linear, spline, pchip, movmean);
choice_2 3;
if choice_2 ~ 4testdata_1 fillmissing(testdata,strtrim(chazhi_fa(choice_2,:))); % strtrim 是为了去除字符串组的空格
elsetestdata_1 fillmissing(testdata,movmean,10); % 窗口长度为 10 的移动均值
endsubplot(2,2,3);
plot(testdata_1(:,1),testdata_1(:,2));
title(数据补全结果); 作者通常喜欢让队友使用K最近邻法填补而且都是用python搞的so这里不讲。 平滑处理
当然可以根据实际情况进行数据的平滑处理 %% 进行数据平滑处理
% 滤波器选择 1.Savitzky-golay 2.rlowess 3.rloess
choice_3 2;
lvboqi char(Savitzky-golay, rlowess, pchip, rloess);
% 通过求 n 元素移动窗口的中位数来对数据进行平滑处理
windows 8;
testdata_2 smoothdata(testdata_1(:,2),strtrim(lvboqi(choice_3,:)),windows) ; 那么实际情况到底是什么
平滑数据对于某些机器学习模型的训练和性能是有益的尤其是对于那些对数据中的噪声敏感的模型。下面是一些可能受益于数据平滑的算法 决定是否进行数据平滑应该基于对上述因素的综合考虑而不仅仅是基于特征的数量。在决定平滑之前最好通过交叉验证来评估平滑对模型性能的实际影响。属于锦上添花的作用。 总结
最终的代码综合一下 % 判断缺失值和异常值并修复顺便光滑噪音渡边笔记
clc,clear;close all;
x 0:0.06:10;
y sin(x)0.2*rand(size(x));
y(22:34) NaN; % 模拟缺失值
y(89:95) 50;% 模拟异常值
testdata [x y];subplot(2,2,1);
plot(testdata(:,1),testdata(:,2)); %subplot在一个图窗中创建多个子图然后使用plot函数将原始数据可视化
title(原始数据);%% 判断数据中是否存在缺失值并使用最省力法则
% 假设testdata是一个n行m列的矩阵每一列代表一个特征
[n, m] size(testdata);
threshold 0.8 * n; % 设置阈值80%的总样本量% 遍历每一个特征
for i 1:m% 计算每一列特征中非缺失值的数量nonMissingCount sum(~isnan(testdata(:, i)));% 如果非缺失值的数量少于阈值则删除该列特征if nonMissingCount thresholdtestdata(:, i) []; % 删除特征m m - 1; % 更新特征数量i i - 1; % 更新当前索引end
end% 显示处理后的数据
disp(处理后的数据);
disp(testdata);%% 判断数据中是否存在异常值
% 1.mean 三倍标准差法 2.median 离群值法 3.quartiles 非正态的离群值法
% 4.grubbs 正态的离群值法 5.gesd 多离群值相互掩盖的离群值法
choice_1 5;
yichangzhi_fa char(mean, median, quartiles, grubbs,gesd);
yi_chang isoutlier(y,strtrim(yichangzhi_fa(choice_1,:))); %选择的是gesd多离群值……
if sum(yi_chang)disp(数据存在异常值);
elsedisp(数据不存在异常值);
end%% 对异常值赋空值
F find(yi_chang 1);
y(F) NaN; % 令数据点缺失
testdata [x y];subplot(2,2,2);
plot(testdata(:,1),testdata(:,2));
title(去除差异值);%% 对数据进行补全
% 数据补全方法选择
% 1.线性插值 linear 2.分段三次样条插值 spline 3.保形分段三次样条插值 pchip
% 4.移动滑窗插补 movmean
chazhi_fa char(linear, spline, pchip, movmean);
choice_2 3;
if choice_2 ~ 4testdata_1 fillmissing(testdata,strtrim(chazhi_fa(choice_2,:))); % strtrim 是为了去除字符串组的空格
elsetestdata_1 fillmissing(testdata,movmean,10); % 窗口长度为 10 的移动均值
endsubplot(2,2,3);
plot(testdata_1(:,1),testdata_1(:,2));
title(数据补全结果);%% 进行数据平滑处理
% 滤波器选择 1.Savitzky-golay 2.rlowess 3.rloess
choice_3 2;
lvboqi char(Savitzky-golay, rlowess, pchip, rloess);
% 通过求 n 元素移动窗口的中位数来对数据进行平滑处理
windows 8;
testdata_2 smoothdata(testdata_1(:,2),strtrim(lvboqi(choice_3,:)),windows) ;subplot(2,2,4);
plot(x,testdata_2)
title(数据平滑结果); 至此数据预处理完成。
