使用DBSCAN找出数据集中的异常值_dbscan异常

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2. 离群值

离群值是指跟大部分数据差异很大的样本。比如，在一项统计国民收入的例子中，少数富豪的收入就很像离群值。离群值对于一些数据分析方法会有很大的影响。我们不妨来举个栗子。

观察上图，为两个线性模型的分析结果，可以发现右侧只是增加一个离群值，我们的分析结果就会差很多。因此，如果没有处理好离群值，对于数据分析的结果可能会产生重大影响。

3.使用直方图确认离群值

既然我们知道数据集中存在离群值会对我们的分析结果产生影响，那么我们如何来确认数据中的离群值呢？
最常见的方法是使用直方图画出数据的分布。如下所示：

观察上图，我们很容易判断出这个数据集中确实存在离群值。但是，如果我们的数据集包含两个纬度的特征呢？我们来看个例子，如下：

观察上图，为我们将两个纬度的直方图绘制出来的结果，我们根据上图能否确认离群值呢？

嗯，看起来好像是没有离群值。。。很不幸这次通过看直方图我们的结论是错的。有时候，离群值是需要同时比对数个特征才有办法观察出来。我们不妨换种表示形式，不妨使用散点图（Scatter Plot）来呈现上述数据集，结果如下：

仔细观察上图右上角有两个样本，跟其他数据样本很不同，所以可以确定是离群值。我们需要同时观察2个特征，才有办法看出离群值。但是，如果数据集中有3个特征呢，难道要画出立体散点图来观察离群值吗？那如果数据集中有4个特征呢？这时候我们连图都画不出来了怎么办？

4.使用DBSACN来寻找离群值

DBSCAN是聚类算法的一种，这个方法是通过比较样本之间的距离，来判定那些样本是同一类。另一种常见的聚类算法是K-means，这是通过比较样本跟聚类中心的距离，来判定那些样本是同一类。由于我们的问题是要找是否有样本跟其他样本很不同，因此DBSCAN比较适合。

在下述代码中，我们使用sklearn中内置的SBSCAN方法来尝试找出上图右上角两个异常的离群值。

colors = ['red','blue']
data = np.array([x, y]).T
model = DBSCAN(eps = 0.5, 
               min_samples = 1, 
               leaf_size = 1).fit(data)
plt.figure()
plt.scatter(x, 
            c = model.labels_, 
            cmap = matplotlib.colors.ListedColormap(colors))
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Scatter Plot of Feature X and Y")
plt.show()
上述代码画出来的结果如下所示：
 
 观察上图，可以看出跟其他样本不同，右上角的两个样本被分在不同的群组里。所以，通过使用DBSCAN算法，我们可以方便的找出具有多维特征的数据集里是否含有离群值。 
5. 总结
 
我们生活的世界里数据每秒钟都在增长，在对数据进行分析之前，发现数据中的异常对于探索性数据分析至关重要。 本文就如何寻找数据集中的离群值的方法进行了简单的介绍，在具有多维特征的数据集中，大家不妨使用DBSCAN来寻找其中是否存在离群值。 
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机器学习中数据预处理阶段，首先要考虑的就是将数据集中的异常值找出来，然后再做额外处理。当然，异常值的处理并不存在什么银弹，只能具体情况具体分析再根据效果选择处理方法。
看看数据集直方图也许能看出点端倪，比如下面这个图，下方的是原始数据集，上面的是对应直方图，可以看到大多数都分布在11000左边，它的右边存在一些分布，这些分布极少的点很可能就是异常点。
sigma原则
一些简单的场景...
				阅读之前看这里????：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。
博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。
在训练机器学习算法或应用统计技术时，错误值或异常值可能是一个严重的问题，它们通常会造成测量误差或异常系统条件的结果，因此不具有描述底层系统的特征。实际上，最佳做法是在进行下一步分析之前，就应该进行异常值去除处理。在某
Statistical Methods for Univariate Data
Using Gaussian Mixture Models
Fitting an elliptic envelope
Isolation Forest
Local Outlier Factor
Using clustering met...
				聚类有以下几种
（1）K均值聚类步骤：1.随机选择k个样本作为初始均值向量；2.计算样本到各均值向量的距离，把它划到距离最小的簇；3.计算新的均值向量；4.迭代，直至均值向量未更新或到达最大次数。缺点：需要输入k，算法速度依赖于初始化的好坏，不能处理非球形簇。
（2）密度聚类步骤：DBSCAN，找到几个由密度可达关系导出的最大的密度相连样本集合。1.找到任意一个核心点，对该核心点进行扩充；2....
				Matlab是一种广泛用于数值计算和数据分析的软件，其中包含了一些内置函数和工具箱，可以帮助用户检测数据集中是否存在异常值。异常值，也称为离群点(outliers)，是指那些在数据分布中显著偏离其他观测值的数据点。
在Matlab中，你可以通过以下步骤进行异常值检测：
1. **Z-score方法**：使用`zscore`函数计算每个数据点的标准分数，标准分数越远离0，说明该数据点越有可能是异常值。通常，如果一个值的绝对Z-score超过某个阈值（如3），就认为它是异常的。
   ```matlab
   data = ...; % 你的数据
   z_scores = zscore(data);
   threshold = 3;
   outliers = abs(z_scores) > threshold;
2. **箱线图（Box Plot）**：利用`boxplot`函数绘制箱线图，直观地找出四分位数范围之外的数据点。
   ```matlab
   boxplot(data)
   outliers = find(isoutlier(data)); % 使用isoutlier函数识别异常值
3. **IQR（Interquartile Range）方法**：基于四分位距（Q3 - Q1）判断异常值。超出上界Q3 + 1.5*IQR或下界Q1 - 1.5*IQR的数据被认为是异常。
4. **聚类算法**：可以使用`kmeans`或`DBSCAN`等算法对数据进行聚类分析，然后检查哪些样本属于孤立的小簇，可能是异常值。
在完成上述操作后，可以手动确认或使用统计模型（如LOF、Isolation Forest等）进一步处理异常值。同时，需要注意的是，异常值的定义依赖于具体的业务背景和数据分布，所以选择合适的方法很重要。