DeleteAnomalies

DeleteAnomalies[{example1,example2,…}]

给出一个列表，其中已去掉了 examplei 中被认为是异常的样例.

DeleteAnomalies[fun,data]

使用给定的 AnomalyDetectorFunction[…] 或 LearnedDistribution[…] 丢弃 data 中的异常值.

更多信息和选项

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

删除数值型数据集内的异常样例：

删除名称型数据集内的异常样例：

从颜色列表中删除异常样例：

范围  (2)

在伪随机实数组成的二维数组上训练 AnomalyDetectorFunction：

用训练过的 AnomalyDetectorFunction 和 DeleteAnomalies 删除异常样例:

获取图像的训练集和测试集的随机样本：

添加异常样例，破坏数据集：

在图像上训练一个分布：

用训练过的分布去掉测试集中的异常样例：

选项  (2)

AcceptanceThreshold  (1)

指定从颜色列表中去掉异常值的 AcceptanceThreshold：

Method  (1)

创建从两个不同分布采样而得的数据集：

用 "Multinormal" 方法删除数据集中的异常样例：

用 "KernelDensityEstimation" 方法删除数据集中的异常样例：

应用  (4)

求含有异常值的数值的统计平均值：

绘制含有异常值的数值列表：

删除异常值后绘制数值列表：

在计算均值之前删除异常值：

求数值数据的线性拟合：

在拟合之前删除异常值：

获取图像数据集：

在训练集中训练异常样例检测器：

删除测试集中的异常样例：

Wolfram Research (2019)，DeleteAnomalies，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/DeleteAnomalies.html （更新于 2020 年）.

文本

Wolfram Research (2019)，DeleteAnomalies，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/DeleteAnomalies.html （更新于 2020 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2019. "DeleteAnomalies." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/DeleteAnomalies.html.

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Wolfram 语言. (2019). DeleteAnomalies. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/DeleteAnomalies.html 年

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