我该如何调整Y轴以忽略异常值，就像这篇文章中所述，但在更具挑战性的情况下，我有4个箱线图和一个“自由分面”布局？ 如您在我的图表上所见，考虑到Y轴范围内的异常值会使箱子更难读取。如果结果中仍然可见一些异常值，则无关紧要，但我真正想专注于箱子！ p <- ggplot(molten...

我想对一组数据应用 Grubbs 检验，直到不再找到异常值为止。我想标记异常值而不是删除它们，以便我可以将数据绘制成直方图并将异常值显示为不同的颜色。我已经使用来自“outliers”包的“grubbs.test”手动识别了异常值，但无法弄清如何循环遍历它们并成功地标记它们。我的目标输出类似于...

我在使用颜色比例尺时遇到了一些离群值，导致比例尺无法使用。 我的数据有一个基于范围的长度变量，但通常会有一些更大的值。以下示例数据中，500和1500之间有95个数值，而超过50000的数值只有5个。结果的颜色图例往往在颜色变化时使用10k、20k等70k，而我想看到的是在500和1500之...

我正在尝试检测数据集中的离群值，我发现了sklearn的孤立森林。我不明白它如何工作。我将我的训练数据拟合到其中，它给我返回一个由-1和1值组成的向量。 有人能解释一下它是如何工作的并提供一个例子吗？ 我怎么知道离群值是“真正”的离群值？ 调整参数？ 这是我的代码：clf = Isol...

我的数据集中有极少数的异常值，这使得箱线图难以阅读： library(ggplot2) mtcars$mpg[1] <- 60 p <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) p + geom_boxplot() 因此，我想这样指出极...

有没有在Spark 2.0.0中可用的预构建异常值检测算法/四分位距识别方法？我在这里找到了一些代码，但我认为这些代码在spark2.0.0中还不可用。 谢谢

我看到有人使用RPCA来找出时间序列数据中的异常值。我对RPCA的基础和理论有一定了解。我得到了一个Python库，可以做RPCA，大致上会输出两个矩阵（L和S），一个是输入数据的低秩近似，另一个是稀疏矩阵。 输入数据：（行代表一天，10个特征作为列。） DAY 1 - 100,300,3...

我有一些数据在这里（一个 .txt 文件），我将其读入到一个名为 df 的数据框中。 df <- read.table("data.txt", header=T,sep="\t") 我使用以下代码从df中的列x中删除负值（因为我只需要正值）： yp <- subset(df...

我正在绘制来自各种测试的一些数据。有时在一个测试中，我会有一个异常值（比如0.1），而其他所有值都小三个数量级。 使用matplotlib，我将绘图范围设为[0，max_data_value] 如何仅缩放我的数据并不显示异常值，这将破坏我的绘图x轴？ 我是否应该简单地取95个百分位数，...

可能重复的问题： 更改盒图中异常值的规则 我需要使用箱线图来可视化我的结果。x<-rnorm(10000) boxplot(x,horizontal=TRUE,axes=FALSE) 如何在可视化时过滤异常值？ (1) 这样我就可以全屏显示图片，而不会有丑陋的异常值。 ...