异常值检测方法概述
异常值检测是数据分析中的一个重要环节，其目的是识别并处理数据集中的异常或者离群值。这些值可能由于测量误差、输入错误或者其他原因而产生，它们可能会对数据分析的结果产生重大影响。因此，有效的异常值检测方法对于确保数据分析的准确性和可靠性至关重要。以下是几种常见的异常值检测方法的概述：
1.基于统计的方法
基于统计的方法是一种常见的异常值检测方法，主要包括
3σ准则和
Zscore方法。3σ准则是基于正态分布的原理，认为超过3个标准差的数据点可能是异常值。Zscore方法则是通过计算每个数据点与平均值的距离（以标准差为单位）来识别异常值，通常认为Zscore的绝对值大于某个阈值（如3.0或2.5）的数据点是异常值。
2.箱线图法
箱线图法是基于四分位距（IQR）的方法，通过计算数据的上四分位数（QU）和下四分位数（QL），然后找出IQR=QUQL，进而确定上下须触线之外的数据点可能是异常值。
3.DBSCAN聚类法
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，也可以用于异常值检测。在这个方法中，所有的数据点都被定义为核心点、边界点或噪声点。异常值通常是那些被定义为噪声点的数据点。
4.孤立森林法
孤立森林法是一种基于决策树的无监督学习方法，它可以明确地孤立出异常值。这种方法的原理是，异常值只占数据的一小部分，并且与正常值有着不同的属性。因此，通过构建一个森林，其中的决策树都试图将异常值与其他数据分开，可以有效地识别出异常值。
5.LOF算法
LOF算法（Local
Outlier
Factor）是一种基于密度的异常值检测方法。它通过计算每个数据点的局部可达密度来识别异常值，即如果一个数据点的局部密度显著低于其邻居的局部密度，则认为它是异常值。
6.基于深度学习的方法
近年来，基于深度学习的异常值检测方法也得到了发展。例如，Halcon在19.11版本中推出的深度学习异常值检测方法，这是一种无监督式的深度学习方法，可以在只有正样本的情况下训练模型，具有无需标注、只需少量正样本即可进行训练等特点。
以上就是几种常见的异常值检测方法，实际应用中可以根据数据的特性和分析的需求选择合适的方法。
