R语言之缺失值和异常值处理

Posted 2023-04-23

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言之缺失值和异常值处理相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 当缺失值占比不大时，直接删除缺失部分是最简单的办法

前言

在对数据进行预处理中，我们经常会遇到缺失值和异常值的情况，下面我们对这两种情况的常用技术进行介绍，希望能帮到大家。

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在数据既有缺失值又有异常值时，先处理哪个并没有严格的顺序。我习惯先处理异常值，再处理缺失值。

异常值，指的是样本中的一些数值明显偏离其余数值的样本点，所以也称为离群点。常见的异常值判断方法可以分为以下两种情况：

（1） 数据有一个给定范围

例如调查问卷中，需要对某个事物进行打分，满分为0-10分。如果填问卷的人填了一个30分，那么这个数据就是异常值。

这种情况比较简单，我们可以使用MATLAB的逻辑运算快速的找到这些异常值：

以上是关于R语言之缺失值和异常值处理的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章