对Superstore.xls进行高斯分布的异常检测代码

好的，以下是基于Python的对Superstore.xls进行高斯分布的异常检测的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

# 读取数据
data = pd.read_excel('Superstore.xls')

# 提取需要进行异常检测的特征列
feature_cols = ['Sales', 'Profit']
X = data[feature_cols]

# 数据预处理，对数据进行归一化
X = (X - X.mean()) / X.std()

# 建立高斯分布模型
mu = X.mean(axis=0)
sigma = X.cov()

# 计算每个样本点的异常得分
p = stats.multivariate_normal(mu, sigma).pdf(X)
scores = -np.log(p)

# 设定阈值，将得分低于该阈值的样本点判定为异常点
threshold = np.percentile(scores, 5)
anomalies = X[scores > threshold]

# 可视化展示
print('异常点个数：', len(anomalies))
print(anomalies)

这段代码中，我们首先读取了Superstore.xls文件中的数据，然后提取了需要进行异常检测的两个特征列（Sales和Profit）进行预处理，即进行了归一化操作。接着，我们根据预处理后的数据建立了高斯分布模型，然后利用该模型计算了每个样本点的异常得分。根据设定的阈值，将得分低于该阈值的样本点判定为异常点，并进行了可视化展示。