MGain(index_outlier,index_outlier)=1e4*eye(length(index_outlier));

时间: 2023-11-14 16:07:29 浏览: 109
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LOF.rar_LOF_outlier_outlier detection

这行代码的作用是创建一个大小为`length(index_outlier)`的单位矩阵，然后将其每个元素乘以1e4。其中`index_outlier`是一个数组，可能是用来标识某些数据点为异常值（outlier）的索引数组。这行代码可能是将这些异常值的处理权重设置为一个较大的值，以使算法更加关注这些异常值的处理。
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outlier.rar_lagrange_outlier_异常值_数据剔除_缺失数据 插值

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def generate_samples(m, k): X_normal = 2 * (np.random.rand(m, 1) - 0.5) y_normal = X_normal + np.random.normal(0, 0.1, (m,1)) X_outlier = 2 * (np.random.rand(k, 1) - 0.5) y_outlier = X_outlier + np.random.normal(3, 0.1, (k,1)) X = np.concatenate((X_normal, X_outlier), axis=0) y = np.concatenate((y_normal, y_outlier), axis=0) return X, ynp.random.seed(0) X, y = generate_samples(100, 5)

最后，函数将X_normal和X_outlier数组以及y_normal和y_outlier数组连接起来，生成完整的X和y数组，并将它们作为函数的返回值。 在这里，函数被调用，使用100和5作为参数来生成数据集，并将结果存储在X和y变量中。

df2.loc[:, df2['is_outlier']==0] = np.nan

这段代码的作用是将 DataFrame df2 中 is_outlier 列值为 0 的所有列的元素设置为 NaN（缺失值）。 - df2['is_outlier']==0 是一个布尔条件，用于选择 is_outlier 列值为 0 的行。 - df2.loc[:, df2['is_...

model = LocalOutlierFactor(n_neighbors=n_neighbors, contamination=contamination, n_jobs=-1) for i in range(no_of_subspaces): df_temp = df[feature_list[i]] y_pred = model.fit_predict(df_temp) outlier_labels[str("Model " + str(i + 1))] = pd.DataFrame(y_pred, index=df.index) outlier_labels["Total"] = outlier_labels.sum(axis=1)

这段代码是使用局部离群点因子（Local Outlier Factor）算法进行异常检测。其中，n_neighbors参数表示每个样本的邻居个数，contamination参数表示异常值的比例，n_jobs参数表示并行计算的数量。 代码中使用了多个子...

优化这段代码df2.loc[:, df2['is_outlier']==0] = np.nan

这行代码的作用与之前的代码相同，它会将 DataFrame df2 中满足条件 is_outlier 列值为 0 的所有行的元素设置为 NaN。 这种方式更简洁，并且能够直接操作到整行数据，而不需要通过列索引来选择列。

if isempty(index_outlier)

这段代码是 MATLAB 语言中的条件语句，用于判断一个名为 index_outlier 的变量是否为空。如果 index_outlier 为空，即不包含任何元素，则条件为真，代码块中的语句将被执行。如果 index_outlier 不为空，即...

# 四分位 先计算每个特征的上下四分位数（Q1，Q3），然后计算四分位距（IQR = Q3 - Q1）， def process_outlier(Stock_clients, each_col): desc = Stock_clients.describe().T sto_25 = desc['25%'].values[0] sto_75 = desc['75%'].values[0] sto_sp = sto_75 - sto_25 sto_min, sto_max = sto_25 - 1.5 * sto_sp, sto_75 + 1.5 * sto_sp outlier = (Stock_clients[each_col] < sto_min | Stock_clients[each_col] > sto_max) print(np.sum(outlier)) #Stock_clients = Stock_clients[(Stock_clients[each_col] >= sto_min & Stock_clients[each_col] <= sto_max)] return Stock_clients执行这个语句Stock_clients['账户资金（元）'] = process_outlier(Stock_clients[['账户资金（元）']], '账户资金（元）')为什么报'numpy.float64' object has no attribute 'values'这个错误

这个错误是因为 Stock_clients.describe() 返回的是一个 DataFrame，而不是一个 Series。因此，您需要使用 desc.loc['your_column_name', 'your_statistic'] 语法来访问 desc 中的行和列。...

from collections import Counter def detect_outliers(df, n, features): outlier_indices = [] # iterate over features(columns) for col in features: # 1st quartile (25%) Q1 = np.percentile(df[col], 25) # 3rd quartile (75%) Q3 = np.percentile(df[col], 75) # Interquartile range (IQR) IQR = Q3 - Q1 # outlier step outlier_step = 1.5 * IQR # Determine a list of indices of outliers for feature col outlier_list_col = df[(df[col] < Q1 - outlier_step) | (df[col] > Q3 + outlier_step)].index # append the found outlier indices for col to the list of outlier indices outlier_indices.extend(outlier_list_col) # select observations containing more than 2 outliers outlier_indices = Counter(outlier_indices) multiple_outliers = list(k for k, v in outlier_indices.items() if v > n) return multiple_outliers Outliers_to_drop = detect_outliers(data, 0, list(data.columns)[-2:]) data = data.drop(Outliers_to_drop, axis=0).reset_index(drop=True) data

这段代码的作用是从Python的collections库中导入Counter，然后定义一个名为detect_outliers的函数，该函数需要传入...这个函数的作用是检测DataFrame中指定特征的离群值，并将它们的索引存储在outlier_indices列表中。

df = data[tot_feature].dropna() feature_list = random_subspace(tot_feature, no_of_subspaces, min_features, max_features) outlier_labels = pd.DataFrame(index=df.index) model = LocalOutlierFactor(n_neighbors=n_neighbors, contamination=contamination, n_jobs=-1) for i in range(no_of_subspaces): df_temp = df[feature_list[i]] y_pred = model.fit_predict(df_temp) outlier_labels[str("Model " + str(i + 1))] = pd.DataFrame(y_pred, index=df.index) outlier_labels["Total"] = outlier_labels.sum(axis=1) labels = [] for i in outlier_labels["Total"]: if i < 0: labels.append("Outlier") else: labels.append("Inlier") df['label'] = pd.DataFrame(labels, index=df.index) data['label'] = df['label'] data['label'] = data['label'].replace(np.nan, "Undetermined") if separate_df: outlier_df = df.loc[df[df["label"] == "Outlier"].index].drop(['label'], axis=1) inlier_df = df.loc[df[df["label"] == "Inlier"].index].drop(['label'], axis=1) print(df[df["label"] == "Outlier"].index) return (outlier_df,inlier_df)什么原因是

这段代码的作用是使用局部离群因子（Local Outlier Factor，LOF）算法对数据进行异常检测，并将结果标记为“Outlier”或“Inlier”。具体来说，该代码首先从数据中选择一些特征组成多个子空间，然后在每个子空间中...

运用了什么模型def detect_outliers(x, y, top=5, plot=True): lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=40, contamination=0.1) x_ =np.array(x).reshape(-1,1) preds = lof.fit_predict(x_) lof_scr = lof.negative_outlier_factor_ out_idx = pd.Series(lof_scr).sort_values()[:top].index if plot: f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6)) plt.scatter(x=x, y=y, c=np.exp(lof_scr), cmap='RdBu') plt.show() return out_idx outs = detect_outliers(train['GrLivArea'], train['SalePrice'],top=5) #got 1298,523 print(outs)

这段代码运用了Local Outlier Factor (LOF)模型来检测异常值。 首先，定义了一个名为detect_outliers的函数，该函数接受三个参数：x表示特征，y表示目标变量，top表示需要检测的异常值数量。在函数内部，使用了...

data['is_outlier'] = 0 # 初始化标记为0 data.loc[outliers[0], 'is_outlier'] = 1 # 将异常值对应行的标记设为1

首先，代码data['is_outlier'] = 0会创建一个名为is_outlier的新列，并将该列的所有元素初始化为0。这个列将用于标记异常值。 接下来，代码data.loc[outliers[0], 'is_outlier'] = 1会将outliers列表中对应...

outlier_labels["Total"] = outlier_labels.sum(axis=1) labels = [] for i in outlier_labels["Total"]: if i < 0: labels.append("Outlier") else: labels.append("Inlier")

这段代码的作用是将异常值标签转换为二元标签，即将每个数据点标记为...然后，遍历“Total”列中的每个值，如果小于0，则将标签设置为“Outlier”，否则设置为“Inlier”。 最终，将所有标签存储在一个列表中返回。

for index in outlier_indices: prev_value = df.loc[index-1, 'data'] next_value = df.loc[index+1, 'data'] interpolated_value = (prev_value + next_value) / 2 df.loc[index, 'data'] = interpolated_value解释一下这段代码

1. for index in outlier_indices:：这是一个循环，遍历超过15秒采集间隔的数据点的索引号列表（outlier_indices）中的每个索引号。 2. prev_value = df.loc[index-1, 'data']：这行代码从索引号为index-1的...

static void pvq_pyr_project(const Word16 dim_proj, /* end vector dimension+1 */ const Word16 *xabs, /* absolute vector values */ Word32 L_xsum, /* absolute vector sum over dim */ Word16 num, /* target number of pulses */ Word16 * y, /* projected output vector */ Word16 *pulse_tot_ptr, Word32 *L_xy_ptr, /* accumulated correlation Q(in+0+1) = Qin+1 */ Word32 *L_yy_ptr /* accumulated energy Q0 */ ) { // pvq_pyr_project(dim, xabs, L_xsum, pulses_proj[0], y_far, &pulse_tot_far, &L_xy, // &L_yy); /* outlier submode projection */ Dyn_Mem_Deluxe_In( Counter i; Word32 L_tmp, L_num; Word16 den, shift_num, shift_den, shift_delta, proj_fac; ); *pulse_tot_ptr = 0; move16(); *L_xy_ptr = L_deposit_l(0); *L_yy_ptr = L_deposit_l(0); shift_den = norm_l(L_xsum); /* x_sum input Qin */ den = extract_h(L_shl_pos(L_xsum, shift_den)); /* now in Qin+shift_den */ L_num = L_deposit_l(num); shift_num = sub(norm_l(L_num), 1); L_num = L_shl_pos(L_num, shift_num); /* now in Q0 +shift_num -1 */ proj_fac = div_l(L_num, den); /* L_num always has to be less than den<<16 , norm_l-1 makes that happen */ shift_delta = sub(shift_num, shift_den); FOR (i = 0; i < dim_proj; i++) { L_tmp = L_mult(proj_fac, xabs[i]); /* Q shift_delta + PVQ_SEARCH_QIN */ y[i] = extract_h(L_shr(L_tmp, shift_delta)); move16(); /* to Q0 with floor , and potential sturation */ ; *pulse_tot_ptr = add(*pulse_tot_ptr, y[i]); /* Q0 */ *L_yy_ptr = L_mac0(*L_yy_ptr, y[i], y[i]); /* Energy, Q0 */ *L_xy_ptr = L_mac(*L_xy_ptr, xabs[i], y[i]); /* Corr, Q0*Q12 +1 --> Q13 */ } Dyn_Mem_Deluxe_Out(); }

这是一个静态函数，函数名为 pvq_pyr_project，接受多个参数： - dim_proj：维度大小。 - xabs：绝对向量值。 - L_xsum：绝对向量总和。 - num：目标脉冲数。 - y：投影输出向量。...

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remove_statistical_outlier 也是用于点云数据处理的函数，它的作用是移除点云中的统计离群点。该函数同样用于点云数据的预处理，以去除噪声和异常点，提高点云数据的质量。具体来说，该函数会基于给定的均值距离...

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import open3d as o3d#导入open3d库，用于点云处理和可视化 import numpy as np#导入numpy库，用于数值计算 #读取点云数据 pcd=o3d.io.read_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output4.pcd") #使用read_point_cloud函数，读取点云数据文件，返回一个PointCloud对象 # 统计离群点滤波 cl, ind = pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20, std_ratio=2.0) # 使用remove_statistical_outlier函数，输入邻居数和标准差倍数，返回滤波后的点云和索引 def display_inlier_outlier(cloud, ind): # 定义一个函数，用来绘制两个点云的对比图，输入参数是原始点云和索引 inlier_cloud=cloud.select_by_index(ind) # 使用select_by_index函数，根据索引选择滤波后的点云，返回一个PointCloud对象 outlier_cloud=cloud.select_by_index(ind, invert=True) # 使用select_by_index函数，根据索引选择离群点，返回一个PointCloud对象，注意要设置invert参数为True print("Showing outliers (red) and inliers (gray): ") # 打印提示信息 outlier_cloud.paint_uniform_color([1,0,0]) #使用paint_uniform_color函数，给离群点涂上红色 inlier_cloud.paint_uniform_color([0.8,0.8,0.8])# 使用paint_uniform_color函数，给滤波后的点云涂上灰色 o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud,outlier_cloud])#使用draw_geometries函数，绘制两个点云的对比图，输入参数是一个包含两个PointCloud对象的列表 o3d.io.write_point_cloud(r"E:\Bishe_PCB_TuPian\zifuleibie\output5.pcd",inlier_cloud)请帮我整理一下这段代码

outlier_cloud = cloud.select_by_index(ind, invert=True) # 使用select_by_index函数，根据索引选择离群点，返回一个PointCloud对象，注意要设置invert参数为True print("Showing outliers (red) and inliers ...
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