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<!DOCTYPE html>
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<title>数据清洗</title>
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<header class="qui-header" style="background:url(./img/首页6.png) ;">
<h1 style="color: whitesmoke;">数据清洗</h1>
</header>
<section class="container" style="width: 1100px;">
<br /><br /><br />
<div class="btn-group">
<button type="button" class="btn btn-default"><a href="./shapandemo3-401.html">理论浏览</a></button>
<button type="button" class="btn btn-default"><a href="./shapandemo3-402.html">代码解释</a></button>
<button type="button" class="btn btn-default"><a href="./shapandemo3-403.html">示例演示</a></button>
</div>
<br><br><br><br>
<div id="context1" class="context" style="width: 1000px;line-height: 25px;">
以DMwR程序包中iris（鸢尾花）数据集作为演示示例，该数据集含有150个样本，包括Sepal.length(花萼长度)、Sepal.width(花萼宽度)、Petal.length(花瓣长度)、Petal.width(花瓣宽度)以及Species(花的种类)这五个变量。在异常值识别模块中，我们已经对Spedal.width(花萼宽度)变量中进行了异常值识别，以下将通过盖帽法来对其进行异常值处理：<br>
<img src="./img/数据清洗4-03.png" style="margin: 40px; margin-left: 100px;"><br>
在使用盖帽法之前，为了处理的严谨性，我们需要求数据服从正态分布。藉此，首先通过KS检验判断该组数据是否服从正态分布，运行结果如下：<br>
从检验结果来看,P值大于0.05，故可以认为该组数据服从正态分布。于是，我们使用盖帽法对原数据进行处理，并将结果以箱线图的形式呈现出来，运行结果如下所示：<br>
<img src="./img/数据清洗4-04.png" style="margin: 40px; margin-left: 100px;"><br>
<img src="./img/数据清洗4-05.png" style="margin: 40px; margin-left: 100px;"><br>
从运行结果我们可以知道，花萼宽度的0.01分位数为2.2，0.99分位数为4.151；对比使用盖帽法前后的箱线图，我们可知异常值的情况得到了较好的改善。但处理后的数据仍存在异常值，说明盖帽法有待改善，对于这一部分异常值我们可以通过删除后进行合理插补来解决。<br>
</div>
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<footer class="qui-footerBasic" style="footer-">
<p class="switchStyle"><a href="#"><span>重庆交通大学</span></a></p>
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class="dropdown-toggle"><span>R语言入门</span><b class="caret"></b></a>
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class="caret"></b></a>
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</ul>
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<li><a href="./shapandemo5-02.html">代码解释</a></li>
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