异常数据是指那些不符合普通数据分布规律的数据点，它们可能是由错误、噪声或者是极端变异造成的。从数据集中剔除异常数据一般使用的算法有标准差法、箱线图法（IQR）、基于Z分数的方法、孤立森林算法、DBSCAN聚类算法以及基于假设检验的Grubbs' Test等。其中之一，箱线图法尤其流行，因为它不受异常值的影响，可以根据四分位数来确定异常值的范围。
一、标准差法
标准差法根据数据的分布特征来识别异常值。一般而言，若数据呈正态分布，超过平均值3个标准差之外的点被认为是异常的。
数据的正常分布
在正态分布的情况下，大约68%的数据值会落在一个标准差的范围内，95%的数据值会落在两个标准差范围内，而超过99%的数据会在三个标准差范围之内。而那些落在这个范围之外的点，很有可能就是异常值。
异常值的标准差识别
通过计算数据集的平均值和标准差，然后找出那些超出特定标准差倍数范围的数据点，这些数据点就是潜在的异常值。
二、箱线图法
箱线图法是通过数据的四分位数和四分位距（Interquartile Range, IQR）来判断异常值的一个非常直观的方法。
四分位数与IQR
箱线图相较于其它方法的优势在于，它能够通过四分位数来刻画数据分布的主体，利用IQR可以定义数据的异常范围。一般来说，任何低于Q1-1.5IQR或高于Q3+1.5IQR的值都被认为是异常的。
异常值的处理
在使用箱线图对异常值进行剔除后，可以选择删除这些值，或者对其进行修正和替换，这取决于数据分析的需要和数据的实际情况。
三、Z分数方法
Z分数（也称为标准分数）是一个测量单个数据点与平均值差异的方法。
概念理解
具体地，它是数据点与平均值之间的差距，用标准差来衡量。如果一个数据点的Z分数绝对值很高，那么它可能是一个异常点。
应用方法
Z分数通常用于数据标准化，也可用来识别异常值，一般选择一个临界值（如2.5或3），将Z分数高于该临界值的数据点视作异常值进行处理。
四、孤立森林算法
孤立森林算法是一种基于集成学习的异常检测方法，适用于大规模的数据。
算法原理
它通过随机选择一个特征并随机选择一个切分值来“孤立”观察结果。随机森林中树的平均路径长度较短的数据点被认为是异常值。
异常值检测
相比于基于距离或基于密度的算法，孤立森林算法在多维数据上的效果更好，而且运算速度快，适合于处理大数据集中的异常检测问题。
五、DBSCAN聚类算法
DBSCAN是一种基于密度的数据聚类算法，它能够将高密度区域的数据点划分为一个簇。
异常值理解
DBSCAN算法中，那些在低密度区域并且距离最近的高密度区域较远的点被视为异常值。
优势特点
这种算法的优点是不需要预先指定簇的数量，而且它还能识别任意形状的簇，并且可以有效地处理异常值问题。
六、Grubbs' Test
Grubbs' Test是一种统计检验方法，用来检测数据集中的单个异常值。
检验步骤
通过与组内其他数据的平均值的偏差来检测单个数据的异常性，如果该数据点的偏差显著高于其他数据点，则可能被判定为异常值。
应用前提
Grubbs' Test假设数据是来自正态分布，只有在这个假设成立的情况下，该检验的结果才是有意义的。
相关问答FAQs：
1. 什么是异常数据? 如何识别和剔除异常数据?
异常数据指的是在数据集中与其他数据明显不符合的数据点。我们可以使用各种数据算法来识别和剔除异常数据。一种常用的方法是基于统计学原理，比如Z-score、箱线图等。Z-score可以通过计算数据点与平均值之间的偏差来判断异常点，而箱线图则通过计算数据的离群值来识别异常点。
2. 有哪些数据算法可以用于剔除异常数据?
除了基于统计学的方法，还有一些机器学习算法也可以用于剔除异常数据。例如，聚类算法如K均值聚类和DBSCAN可以将数据点分为不同的簇，从而可以识别出离群的数据点。另外，基于孤立森林的算法也可以有效地识别和剔除异常数据。
3. 剔除异常数据的优势和注意事项有哪些?
剔除异常数据的优势在于可以提高数据集的质量，使分析和建模更加准确和可靠。通过剔除异常数据，我们可以避免异常数据对模型的影响，从而提高模型的性能和可解释性。然而，需要注意的是，剔除异常数据可能会导致数据集的偏差，因此在剔除之前需要仔细考虑和评估异常数据的影响。此外，剔除异常数据时需要保持数据的完整性和准确性，避免误删正常数据。