【数据清洗】异常点的理解与处理方法（1）

异常点、高杠杆点、强影响点

异常点：残差很大的点；

高杠杆点：远离样本空间中心的点；

强影响点：改变拟合回归方程特征的点。

注意：

A点：非异常点、高杠杆点、非强影响点

1. A点在X空间中距离样本的中心较远，A是个高杠杆点；
2. A点的位置在通过其他点的直线附近，残差很小，对拟合回归方程没有很大的影响，A点不是异常点也不是强影响点。

B点：异常点、非高杠杆点、强影响点

1. B点在X空间中距离样本的中心较近，B不是高杠杆点；
2. B点的残差很大，是异常点也是强影响点；
3. 注意：B点的存在没有改变拟合直线的斜率，但是改变了拟合直线的截距。

C点：异常点、高杠杆点、强影响点

1. C点的残差很大，所以点是一个异常点；
2. C点在方向上远离其它的点的中心，所以点是一个高杠杆点；
3. C点的引入实质性的改变拟合回归方程的特征，所以它是一个强影响点。

异常值处理：

1. 简单的统计量分析

   对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的，最常用的统计量是最大值和最小值，用来判断这个变量的取值是否超出了合理的范围。如：客户年龄的最大值为199岁，则该变量存在异常。

2. 3原则

   若数据服从正态分布，在3原则下，异常值被定义：一组测定值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值。在正态分布的假设下，距离平均值3之外的值出现的概率为，属于极个别小概率事件。

3. 箱型图分析

   异常值定义：小于或大于的值。

   ：下四分位数

   ：上四分位数

   ：四分位数间距，上下四分位数之差，其间包含全部观测值的一半

   

异常检测的混合模型方法

步骤如下：

1：    初始化：在时刻t=0，令G_t包含所有对象，而B_t为空；

    令F(G_t,B_t)为好坏观测点划分的评价函数。

2：    for 属于G_t的每个点x do

3：    将x从G_t移动到B_t,产生新的数据集合G_t+1和B_t+1。

4：    计算D的新的评价函数的值。

5：    计算差值：= F(G_t+1,B_t+1)- F(G_t,B_t)

6：    if ，其中c是某个阈值 then

7：    将观测x分类为异常。

8：    end if

9：end for

G可以理解为好的观测的集合，B理解为怀的观测的集合。

评价函数可以有很多种：如马氏距离、整个数据集的似然和对数似然等等

以马氏距离划分为例：

如果一种划分方式具有以下性质，我们认为这是合理的：

【数据清洗】异常点的理解与处理方法（1）

原文：http://www.cnblogs.com/SevnChen/p/5024644.html