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剔除测量数据中异常值的若干方法
剔除测量数据中异常值的若干方法
剔除异常值
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剔除测量数据中异常值的若干方法,
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异常值剔除matlab,异常值剔除MATLAB算法,matlab
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两个用于异常值剔除的matlab程序,可执行
剔除测量数据中异常值的若干方法+LOF异常值剔除算法
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LOF算法:剔除异常值,用于数据量不大,使用简单,并具有可视化功能,可将异常数据在图上显示出来
数据异常剔除方法
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拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法,1. 111 基于统计的异常点检测算法 2. 112 基于距离的异常点检测算法 3. 113 基于密度的异常点检测算法 4. 114 基于深度的异常点检测算法 5. 115 基于偏移的异常点检测算法 6. 116 高维数据的异常点检测算法 7. 121 时间序列相关背景 8. 122 基于离散傅立叶变换的时间序列相似性查找
利用DPS剔除测量数据中得异常值
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介绍了国产DPS,数据处理软件剔除测量数据异常值的方法,如果是想学习数据的预处理的话,非常合适,这个软件使用非常方便。早期的版本可以找到破解版。非常好用。
origin数据分析软件剔除实验数据的异常值借鉴.pdf
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快速数据挖掘数据分析实战RapidMiner工具应用第18章 异常检测.pdf
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1.1 离群点检测 就餐饮企业而言,经常会碰到这样的问题: 1) 如何根据客户的消费记录检测是否为异常刷卡消费? 2) 如何检测是否有异常订单? 这一类异常问题可以通过离群点检测解决。 离群点检测是数据挖掘中重要的一部分,它的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。大部分数据挖掘方法都将这种差异信息视为噪声而丢弃,然而在一些应用中,罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值。 在数据的散布图中,如图18
数据挖掘:数据清洗——异常值处理
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《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第7章 数据预处理
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在数据挖掘中,海量的原始数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据,严重影响到数据挖掘建模的执行效率,甚至可能导致挖掘结果的偏差,所以进行数据清洗就显得尤为重要,数据清洗完成后接着进行或者同时进行数据集成、转换、规约等一系列的处理,该过程就是数据预处理。数据预处理一方面是要提高数据的质量,另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。统计发现,在数据挖掘的过程中,数据预处理工作量
《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第18章 异常检测
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离群点检测是数据挖掘中重要的一部分,它的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。大部分数据挖掘方法都将这种差异信息视为噪声而丢弃,然而在一些应用中,罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值。
数据预处理之剔除异常值及平滑处理
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《数据预处理之剔除异常值及平滑处理》这个书籍教材介绍了一类这样的方法,帮助大家理解。
剔除异常数据的方法
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试验数据异常值的检验与剔除方法.doc
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异常值剔除法在RCS测量数据处理中的应用.pdf
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基于改进型数据加窗法的高程异常值剔除研究 (2009年)
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利用摆动式单波束探测水下微地形,因掠射角、底质特性等因素导致高程异常值产生。在多波束测量中的数据加窗法基础上,根据摆动式单波束的工作特点,提出一种改进型数据加窗法以提高异常值别除的准确性:1)将回波能量作为探测点的内在属性参与确定起始加窗点;2)加窗点采用实际探测点,并要求起始加窗点尽可能靠近一条测线上实际探测点的高程均值。在实际应用中,随机微地形的高程异常值被成功别除。
局部离群因子剔除异常数据
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相对辐射归一化 相对辐射校正 时序数据分析 相关分析 timesat MODIS质量数据转换 地形辐射校正 垂直照片提取植被覆盖度
图像数据处理过程中极大误差点剔除方法的研究
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图像数据处理过程中极大误差点剔除方法的研究,谢钱涛,廖强,本文针对机器视觉测量中图像数据处理过程中的海量数据处理和误差点剔除等问题,提出了一套合理的并有效的误差点剔除方法。并根据
异常值处理
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机器学习异常值处理,数据预处理之异常值处理 一、什么样的值是异常值? 简单来说,即在数据集中存在不合理的值,又称离群点。 我们举个例子,做客户分析,发现客户的年平均收入是80万美元。 但是,有两个客户的年收入是4美元和420万美元。 这两个客户的年收入明显不同于其他人,那这两个观察结果将被视为异常值。 二、什么会引起异常值呢? 每当我们遇到异常值时,处理这些异常值的理想方法就是找出引起这些异
ENVI5.0忽略影像背景值
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两种方法实现背景值透明显示,背景透明显示效果
遥感影像的去云处理.zip
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该补丁文件可以直接放到ENVI软件安装目录的save_add目录下,然后打开ENVI软件,在BaseTools下的Preprocessing(预处理)菜单中的General Purpose Utilities子菜单中找到——TM6去条带(改进)工具,即可使用。同时附有去条带补丁使用的步骤,供以参考。
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RS422总线是航空系统中应用较多的总线类型,在对数据原码进行物理量解析环节该总线经常遇到数据频繁出现野值的情况。为了解决此类问题,文中以某型机某RS422总线数据解析中野值剔除为例,给出了这类问题在工程应用中普适的解决方法和思路,即深入研究数据通信协议并深度分析数据结构后结合野值产生的规律,定位野值产生的原因。为此类总线数据处理提供了可参考的思路和方法。
分布检验与剔除异常数据.zip_2OG_EXCEL数据剔除_GBM_poisson分布_数据正态分布
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此处有两个源代码,一个先剔除Excel数据中的异常数据,再由另一个程序代码检验导入到MATLAB中的Excel数据属于哪种分布(正态分布、伽马分布、泊松分布和rayleigh)。
matlab.rar_MATLAB 剔除坏值_matlab异常值_异常值_数据剔除_数据异常值
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可以剔除数据中的异常值,一个很实用的matlab小程序。
激光扫描数据的密集噪声剔除方法
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为了有效剔除地面激光扫描数据中的大范围密集噪声,同时保留建筑物边缘特征,提出了一种基于距离变化并融合点云强度与密度信息的去噪方法。分析了噪声空间分布特征和点云强度分布,基于水平角和竖直角建立空间四叉树索引,在叶子节点内基于点前后间距特征实现局部点的快速聚类和孤立噪声剔除,在同类点集中基于不同类别强度点数的比值剔除大范围密集噪声。研究结果表明,所提算法能够有效剔除地面激光扫描数据中存在的大范围密集噪
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用于时间序列分析的异常值去除:基于所有数据的统计或具有可变统计边界的移动窗口的简单但高效的异常值去除代码。-matlab开发
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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。
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对文件中数据进行Gubbs检验,按一定的alfa水平比较G界值,直到检出全部异常值。世上首创采用不用查G界值表的精确非线性拟合公式(例如alfa=0.01单侧时 可决系数为R2=0.9999999938!)G界值精确到4位有效数字,等同国标。 输出数据序列,用"#"、 "*"标示。附示例文件。
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在ENVI中进行分类处理的时候经常把背景也分入到我们所分的类别中,进行掩膜处理可以消除其影响。
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5.rar_dixon matlab_grubbs matlab_剔除_剔除异常数据_剔除数据
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ykhpli
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