DB离群点算法
dB的详细解释和计算方法
dBm百科名片dBm意即分贝毫X，可以表示分贝毫伏，或者分贝毫瓦。
电压或电场E(mV) 与 U'(dBm) 的换算公式为：U'dBm=20lgE；功率与P（瓦特）换算公式：P'dBm=30+10lgP (P:瓦;P':单位为dbm)。
纯计数单位首先， DB 是一个纯计数单位：对于功率，dB = 10*lg(A/B)。
对于电压或电流，dB = 20*lg(A/B).dB的意义其实再简单不过了，就是把一个很大（后面跟一长串0的）或者很小（前面有一长串0的）的数比较简短地表示出来。
如： X=1000000000000000 (多少个了?)10lgX=150dBX=0.00000000000000110lgX=-150 dBdBm 定义的是 miliwatt。
0 dBm=10lg1mw；dBw 定义 watt。
0 dBw = 10lg1 W = 10lg1000 mw = 30 dBm。
DB在缺省情况下总是定义功率单位，以 10lg 为计。
当然某些情况下可以用信号强度（Amplitude）来描述功和功率，这时候就用 20lg 为计。
不管是控制领域还是信号处理领域都是这样。
比如有时候大家可以看到 dBmV 的表达。
动态缓冲管理还有一种意思是：动态缓冲管理Dynamic Buffer Management（DBM），在库存管理中又叫动态缓冲库存管理 Dynamic Buffer--Inventory Managemen。
在配送系统和补给系统变动频繁的情况之下，动态缓冲管理是一种好的库存管理方法。
具体操作是首先把库存分成三个区：绿区（高库存）、黄区（适当库存）、红区（低库存），分区的大小依希望达到的管理水平而定，如果条件允许，最好把三个区划成相同的大小。
如果经常只剩下红区的物料了，就意谓着要提高红区库存指标；如果大部分时候物料都堆放在绿区，就要调整库存的最高限数据；如果物料只剩下红区的了，就要发出一个警示，并下达采购订单。
离群点判断算法
离群点判断算法
离群点判断算法主要用于检测数据集中与大多数观测值显著不同的异常值。
简要介绍如下：
1. 四分位数法则：基于箱线图原理，若数据点小于下四分位数(Q1)减去1.5倍四分位距(IQR)，或大于上四分位数(Q3)加上1.5倍IQR，则视为离群点。
2. Z-score方法：计算每个数据点与其均值的偏差（即标准分数），若绝对值超过预定阈值（如3），则视为离群点。
3. DBSCAN聚类算法：通过密度连接度识别核心对象和边界对象，不满足邻域密度要求的数据点被视为离群点。
4. LOF(Local Outlier Factor)：比较数据点与周围邻居的局部密度，LOF值过高表示该点可能为离群点。
5. Isolation Forest：利用随机森林构建隔离树，孤立于树结构顶层的数据点更可能是离群点。
这些算法可应用于数据分析、故障检测等多个领域，有助于发现潜在问题或异常现象。
离群点算法
离群点算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：离群点（Outlier）是指数据集中与其他数据点明显不同的数据点。
离群点算法是指一系列用来检测和识别离群点的技术和方法。
在数据分析和机器学习中，离群点算法可以有效地识别异常数据点，帮助我们更准确地进行数据分析和建模。
离群点算法主要分为基于统计学的方法、基于聚类的方法和基于密度的方法等多种类型。
每种类型的算法都有其独特的优缺点和适用范围。
在实际应用中，我们可以根据具体的数据集和需求选择合适的算法进行离群点检测。
一种常用的离群点算法是基于统计学的方法，其中最常见的是Z 分数（Z-score）方法。
Z分数是一种标准化的统计量，表示数据点与平均值的偏离程度。
通过计算数据点的Z分数，我们可以判断数据点是否为离群点。
一般来说，Z分数绝对值大于3的数据点可以被认为是离群点。
除了Z分数方法外，还有一些其他基于统计学的离群点算法，如Tukey的箱线图（Boxplot）、Grubbs检验等。
这些方法都可以有效地检测离群点，但在实际应用中需要根据具体情况选择最合适的方法。
另一种常用的离群点算法是基于聚类的方法，其中LOF（Local Outlier Factor）算法是一种常见的基于聚类的离群点算法。
LOF算法通过计算数据点周围邻近点的密度来判断数据点是否为离群点。
密度较低的数据点很可能是离群点。
通过计算LOF值，我们可以对数据点进行离群点判断。
基于密度的离群点算法也是一种常用的方法，其中DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种典型的基于密度的离群点算法。
DBSCAN算法通过将数据点分为核心点、边界点和噪声点来判断数据点是否为离群点。
在DBSCAN算法中，噪声点通常被认为是离群点。
离群点算法在数据分析和机器学习中扮演着重要的角色。
通过识别和处理离群点，我们可以得到更准确的数据分析结果，提高模型的准确性和稳定性。
离群点分析
2. 2.4 基于距离和(DS)检测算法: 与DB (p, d)离群点一样，DS离群点使用同样的距离公式，如绝 对距离或欧式距离，但不根据pct和dmin来判定孤立点，而是 先计算数据对象两两之间的距离，再计算每个对象与其他对象 的距离之和。 设M为用户期望的孤立点个数，则距离之和最大的前M个对象 即为要挖掘的孤立点，这样可消除用户设臵参数pct和dmin的 需要。
离群点分析
1
离群点的简介 数据处理方法 一
目
录
2
离群点的检测方法 2.1 2.2 2.3 基于统计分布的离群点检测 基于距离的离群点的检测 基于密度的离群点的检测 基于偏差的离群点的检测
2.4
第1节
1.1 离群点的含义
离群点的简介
在数据库中包含着少数的数据对象，它们与数据的一般行为或 特征不一致，这些数据对象叫做离群点。
数据行为不一致的离群点，往往预示着欺诈行为，因此成为执 法者所关注的。此外，在销售中确定极高和极低收入的客户的 销售行为，或者在医疗分析中发现对各种医疗处臵的不寻常的 反应。
1.4 离群点检测遇到的困难
第一， 在时间序列样本中发现离群点一般比较困难，因为这 些离群点可能会隐藏在趋势、季节性或者其他变化中； 第二， 对于维度为非数值型的样本，在检测过程中需要多加 考虑，比如对维度进行预处理等； 第三， 针对多维数据，离群点的异常特征可能是多维度的组 合，而不是单一维度就能体现的。
离群值检测算法和kmeans
离群值检测算法和kmeans离群值检测算法（Outlier Detection）和K均值聚类算法（K-means Clustering）是机器学习和数据分析领域中两个不同的概念。
1. 离群值检测算法（Outlier Detection）：离群值指的是在数据集中与其他样本明显不同的异常数据点。
离群值检测算法的目标是识别这些异常点，这些异常点可能是由于数据损坏、错误采样、异常行为等原因导致的。
离群值检测是一种无监督学习任务，它不需要事先有标记的异常样本。
常见的离群值检测算法包括：-基于统计方法的离群值检测算法：例如基于均值和标准差的Z-Score方法、基于箱线图的IQR方法等。
-基于距离的离群值检测算法：例如基于密度的LOF（局部异常因子）算法、基于距离阈值的DBSCAN算法等。
-基于概率模型的离群值检测算法：例如高斯混合模型（GMM）方法等。
-基于深度学习的离群值检测算法：例如自编码器（Autoencoder）方法等。
2. K均值聚类算法（K-means Clustering）：K均值聚类是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个类别或簇。
它的目标是将样本划分到K个簇中，使得每个样本与所属簇的中心（质心）的距离最小化。
K均值聚类算法的步骤如下：-随机选择K个初始质心。
-将每个样本分配到距离其最近的质心所在的簇。
-更新每个簇的质心，使其成为该簇中所有样本的平均值。
-重复上述两个步骤，直到质心不再发生显著变化或达到预定的迭代次数。
K均值聚类是一种迭代算法，结果可能受到初始质心的选择和迭代次数的影响。
它适用于数据集中簇结构明显的情况。
尽管离群值检测和K均值聚类都是无监督学习任务，但它们的目标和方法是不同的。
离群值检测是识别异常点，而K均值聚类是将数据样本划分为簇。
在实际应用中，可以将它们结合使用，对数据进行聚类后再检测离群值，以更好地理解数据的结构和异常情况。
dbcan的参数
dbcan的参数DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能够将数据集中的样本点划分为不同的簇，并能有效地处理噪声数据。
DBSCAN算法的参数包括半径ε（epsilon）和最小样本数MinPts。
本文将围绕这两个参数展开，介绍DBSCAN算法的原理、应用场景以及优缺点。
一、DBSCAN算法的原理DBSCAN算法通过计算样本点的密度来进行聚类，相比于基于中心点的聚类算法（如K-means），DBSCAN算法不需要事先指定簇的数量。
算法的核心思想是：对于一个样本点p，如果p的ε-邻域内包含的样本点数大于等于MinPts，那么称p为核心点；如果p的ε-邻域内包含的样本点数小于MinPts，但p位于某个核心点的ε-邻域内，那么称p为边界点；否则，称p为噪声点。
算法的步骤如下：1. 随机选择一个未被访问过的样本点p；2. 如果p的ε-邻域内包含的样本点数大于等于MinPts，将p标记为核心点，并构建一个新的簇；3. 以p为种子点，从p的ε-邻域中选择一个未被访问过的样本点q，如果q也是核心点，将q的ε-邻域内的样本点添加到当前簇中；4. 重复步骤3，直到当前簇中的所有核心点的ε-邻域都被访问过；5. 选择下一个未被访问过的样本点，重复步骤2、3、4，直到所有样本点都被访问过。
二、DBSCAN算法的参数解释1. 半径ε（epsilon）：用来定义样本点的邻域范围，即样本点p的ε-邻域内的点属于同一个簇。
选择合适的ε值取决于数据集的特点，过小的值可能导致大部分样本点成为噪声点，过大的值可能导致簇的合并或者将本应属于不同簇的样本点划分为同一个簇。
2. 最小样本数MinPts：用来定义核心点的条件，即样本点p的ε-邻域内至少要包含MinPts个样本点才能被认为是核心点。
选择合适的MinPts值取决于数据密度的分布情况，如果数据密度较大，可以适当增大MinPts的值，以防止噪声点的干扰。
dB的计算
dB的计算(2008-05-28 15:52:44)转载▼分类：移动通信规划设计仿真标签：杂谈一般来讲，在工程中，dB和dB之间只有加减，没有乘除。
而用得最多的是减法：dBm 减dBm 实际上是两个功率相除，信号功率和噪声功率相除就是信噪比（SNR）。
比如：30dBm - 0dBm = 1000mW/1mW = 1000 = 30dB。
dBm 加dBm 实际上是两个功率相乘，没有实际的物理意义。
放大器级联时，总的放大倍数是各级相乘。
用分贝做单位时，总增益就是相加。
若某功放前级是100倍(20dB)，后级是20倍(13dB)，那么总功率放大倍数是100×20=2000倍，总增益为20dB＋13dB=33dB。
可见天线增益、馈线损耗、等的单位dB含义为，把原信号放大或缩小了多少倍。
如果把增益定义为+dB，把损耗定义为-dB，就只存在加法运算了。
例如某发射机发射功率为200mW即23dBm,经一堵墙，损耗是4dB,即变为原来的0.398107 倍，按功率算200*0.398107=79.6213411mW,按dB算为23-4=19dBm,19dBm正好是79.6213411mW手机的人体损耗为-3dB，意味着手机信号的一半被人体损耗掉了，-1dB对应的是0.8,1dB的增益对应的是1.258925，0dB对应1（没有增益也么有损耗）,3dB大约为2通信工程中功率的dB公式为:A=10*log(B,10)反函数为:B=power(10,A/10)A:dB表示B:绝对功率dB和dBm(2009-12-29 14:15:32)转载▼分类：基础标签：杂谈dBm意即分贝毫瓦功率单位与P（瓦特）换算公式：dBm=30+10lgP (P:瓦)首先，DB 是一个纯计数单位：dB = 10logX。
dB的意义其实再简单不过了，就是把一个很大（后面跟一长串0的）或者很小（前面有一长串0的）的数比较简短地表示出来。
离群点分析 ppt课件
第一， 在时间序列样本中发现离群点一般比较困难，因为这 些离群点可能会隐藏在趋势、季节性或者其他变化中； 第二， 对于维度为非数值型的样本，在检测过程中需要多加 考虑，比如对维度进行预处理等； 第三， 针对多维数据，离群点的异常特征可能是多维度的组 合，而不是单一维度就能体现的。
2.1.1 不和谐检验
不和谐检验需要检查两个假设：工作假设和备择假设。 工作假设H，假设n个对象的整个数据集来自一个初始的分布 模型F，即：
不和谐检验就是检查对象 关于分布F是否显著地大（或小）。 如果某样本点的某个统计量相对于数据分布的是显著性概率充 分小，那么我们则认为该样本点是不和谐的，工作假设被拒绝， 此时备用假设被采用，它声明该样本点来自于另一个分布模型。 如果某个样本点不符合工作假设，那么我们认为它是离群点。 如果它符合某个备择假设，那么它就是符合这一备择假设分布
阈值=均值±2×标准差 则在[4.5 ,13.7]区间以外的数据都是潜在的离群点， 将最大值取整为13。所以年龄为14的孩子可能是个例外。而且 由均值可知，此地的孩子普遍上学较晚.教育部门以后可据此 作一些政策上的改进。
2.1.2 基于统计分布的离群点检测的优缺点
优点 建立在非常标准的统计学原理之上，当数据和检验的类型十分 充分时，检验十分有效。
与DB (p, d)离群点一样，DS离群点使用同样的距离公式，如绝 对距离或欧式距离，但不根据pct和dmin来判定孤立点，而是 先计算数据对象两两之间的距离，再计算每个对象与其他对象 的距离之和。
设M为用户期望的孤立点个数，则距离之和最大的前M个对象 即为要挖掘的孤立点，这样可消除用户设置参数pct和dmin的 需要。
1） 在样本空间中，至少存在k个对象q，使得d(p,q)<= d(p,o)；
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
DB(p,D)离群点算法
实验目的：
1.掌握DB(p,D)离群点算法
2.在Matlab上实现DB(p,D)离群点算法
3.简单的应用
实验原理
假设有n个样本，如果与样本O的距离大于D的临近点数大于p*n，则称样本O为离群点。
其中每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的距离的集合d中的(1-p)分位点，记为临近距离点，其距离记为D（临近距离）。
p为（用户自定的）离群点的比例（与样本O的距离大于D的样本占总样本的百分比）。
实验步骤（代码解释在代码中）
1.先算出n个样本点之间的距离的集合，得出矩阵dd
dd = dist(Data);
2.把集合dd隔行元素升序后，得出每个样本点与它的第(1-p)*n个样本点的最近的距离的
集合d
ndd = sort(dd,2);
k = round((1-p)*n);
d = dd(:,k);
3.找到集合d中的(1-p)分位点，记为邻近距离D
D = quantile(d,1-p);
4.求与出样本O的距离大于D的样本数
num = p*n;
5.结合邻近距离D判断是否为离群点
for i = 1：n
[row,col] = find(dd(I,:)>D)
if sum(row) >num
outlier = [outlier,i]
end
end
outlier = data(:,outlier);
6.画出所有点并标出离群点
plot(Data(1,:),Data(2,:),’b.’)
hold on
plot(outlier(1,:),outlier(2,:),’ro’);。