今天小编就为大家分享一篇Python箱型图处理离群点的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-10-07 18:45:19
97KB
1
分别用SIFT、SURF、ORB做特征匹配要求用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图）
再使用RANSAC滤除离群点（参数自行调优）后用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图）
然后根据对应点分别计算图B到图A的单应变换矩阵（要求以矩阵形式清晰打印出来并截图，精度保留3位有效数字，出3张图）
根据计算的单应矩阵把第二张图变换到第一张图的坐标系下，与原图通过线性加权的方式融合（权重自行调优），可调用现成库，出3张图。
2022-06-08 19:12:09
767KB
1
使用经典PCA算法验证对离群点的不鲁棒性，使用PCA分别对一批不含离群点的数据点和一批含有离群点的数据点进行分析，效果很好
2022-05-12 13:43:22
719B
1
首先我们简单地区分一下离群点（outlier）以及异常值（anomaly）：
离群点：
异常值：
个人觉着异常值和离群点是两个不同的概念，当然大家在数据预处理时对于这两个概念不做细致的区分，不如：姚明站在我们中间的时候，我觉着我们只能说他是一个离群点，我们能说他异常吗？异常的假设是姚明得了巨人症，可是他不是。
箱型图
代码块
餐饮销售数据离群点检测代码：
#-*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据
data = pd.read_excel(ca
2022-02-25 01:56:36
99KB
1
提供了离群点检测的matlab程序，包含了距离尺度因子，编程思路简单易懂，适合初学者看懂程序，方便修改，程序正确无误，可下载使用。
2021-12-22 22:34:15
932B
1
针对基于聚类的离群点检测算法在处理高维数据流时效率和精确度低的问题,提出一种高维数据流的聚类离群点检测(CODHD-Stream)算法.该算法首先采用滑动窗口技术对数据流划分,然后通过属性约简算法对高维数据集降维;其次运用基于距离的信息熵过滤机制的K-means聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点.通过实验结果分析表明:该算法可以有效提高高维数据流中离群点检测的效率和准确度.
2021-11-21 16:30:45
4.32MB
1