剔除异常值方法中类似于“3σ原则”的方法有哪些？

除了“3σ原则”之外，还有以下几种类似的剔除异常值的方法：

1.箱线图（IQR方法）：根据数据的四分位数（Q1和Q3）和四分位距（IQR）来判断异常值，一般认为小于 Q1 - 1.5IQR 或大于 Q3 + 1.5IQR 的数据为异常值。

2.极值检测：根据数据的最大值和最小值来判断异常值，一般认为小于 Q1 - 3(Q3-Q1) 或大于 Q3 + 3(Q3-Q1) 的数据为异常值。

3.基于密度的离群点检测：通过计算每个数据点周围的密度来判断该数据点是否为离群点，一般认为密度小于某个阈值的数据点为异常值。

4.基于聚类的离群点检测：通过聚类算法将数据点划分为多个簇，判断某些数据点是否不属于任何一个簇，这些不属于任何一个簇的数据点被认为是异常值。

以上方法都是常用的剔除异常值的方法，但也各有优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。