2. 使用LOF(local outlier factor,局部异常因子)进行异常检测 LOF(局部异常因子)是一种基于密度识别异常值的算法。算法实现是:将一个点的局部密度与分布在它周围的点的密度相比较,如果前者明显的比后者小,那么这个点相对于周围的点来说就处于一个相对比较稀疏的区域,这就表明该点事一个异常值。(使用LOF,...
删除存在缺失值的行,括号里面时需要处理的数据框 replace_na() 将数据框中存在的缺失值进行替换 df %>% mutate(score=replace_na(score,0))#将score中存在的缺失值替换为0并将新的score替换 1. 2. df %>% mutate(score=replace_na(score,mean(score,na.rm=TRUE)))#na.rm=TRUE表示,mean的结果是去除缺...
2 ,打开R语言,载入包,开始计算library(lsdr) lsdr(''luobo.xlsx'',a=2,b=21,x=3) 3,运行结果为一个列表,包括计算好的结果“data”和异常值“out” out对应每一行去除的异常值。 4,有需要可以将计算结果赋值给一个变量,再取出想要的计算结果或异常值。 q<-lsdr(''luobo.xlsx'',a=2,b=21,x=3)...