Sample - Superstore.xls基于高斯分布的异常检测

基于高斯分布的异常检测是一种常用的统计学方法，用于检测数据集中是否存在异常值。在数据集中，如果某些数据点与其他数据点相比具有显著不同的特征，那么它们就被认为是异常值。

对于给定的数据集，可以使用高斯分布来估计数据点的分布情况。具体来说，可以计算每个特征的均值和标准差，然后使用这些值来计算每个数据点的概率密度函数。如果一个数据点的概率密度函数低于预先指定的阈值，那么它就被认为是异常值。

对于样本数据集Superstore.xls，可以使用基于高斯分布的异常检测方法来检测存在的异常值。具体步骤包括：

1. 对数据集中的每个特征计算均值和标准差；
2. 对于每个数据点，计算它在每个特征上的概率密度函数；
3. 对于每个数据点，将每个特征的概率密度函数相乘，得到该数据点的总概率密度函数；
4. 根据预先指定的阈值，确定哪些数据点被认为是异常值。

需要注意的是，基于高斯分布的异常检测方法假设数据集服从正态分布。如果数据集不满足这个假设，那么这种方法可能不适用。此外，该方法还需要预先指定阈值，这可能需要根据实际情况进行调整。