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【C++】使用箱线图算法剔除数据样本中的异常值

目录

一、箱线图算法介绍

二、五数概括计算解释

三、四分位距(IQR)与异常值判定

四、箱线图在数据处理中的应用

1. 异常值检测

2. 数据分布比较

3. 偏态与离散程度分析

4. 非参数数据展示

五、箱线图的局限性

六、代码实现及注释

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一、箱线图算法介绍

        箱线图(Boxplot)是一种基于统计学的数据可视化和数据处理工具,箱线图假设数据样本服从正态分布,通过五数概括(最小值、第一四分位数Q1、中位数Q2、第三四分位数Q3、最大值)可以进行数据统计分布和异常值检测规则。

二、五数概括计算解释

  • 最小值(Min):数据集中的最小值。
  • 第一四分位数(Q1):数据排序后第25%位置的值,即25%的数据小于等于Q1。
  • 中位数(Q2):数据排序后第50%位置的值,即50%的数据小于等于Q2。
  • 第三四分位数(Q3):数据排序后第75%位置的值,即75%的数据小于等于Q3。
  • 最大值(Max):数据集中的最大值。

三、四分位距(IQR)与异常值判定

  • IQR = Q3 - Q1:表示中间50%数据的分布范围。
  • 异常值判定规则
    • 温和异常值(Mild Outliers):位于 Q1 - 1.5×IQR 和 Q3 + 1.5×IQR 之外的数据点。
    • 极端异常值(Extreme Outliers):位于 Q1 - 3×IQR 和 Q3 + 3×IQR 之外的数据点。

四、箱线图在数据处理中的应用

1. 异常值检测

  • 优势:假设数据服从正态分布,直接通过四分位数和IQR识别异常值。
  • 场景
    • 数据清洗:剔除或修正异常值(如传感器故障导致的极端值)。
    • 质量控制:监测生产流程中的异常波动(如某批次产品的重量异常)。

2. 数据分布比较

  • 多组对比:通过并列箱线图比较不同类别或时间段的数据分布。
  • 场景
    • 学生成绩分析:比较不同班级或学科的分数分布(如数学成绩分布分散,语文成绩集中)。
    • 薪资差异分析:对比不同地区或部门的员工薪酬水平(如北京地区中位数高于西安)。

3. 偏态与离散程度分析

  • 偏态判断
    • 若中位数接近Q1,数据右偏(长尾在右侧)。
    • 若中位数接近Q3,数据左偏(长尾在左侧)。
  • 离散程度判断
    • IQR较小:数据集中(如标准化考试成绩)。
    • IQR较大:数据分散(如用户购买金额差异大)。
  • 场景:分析用户行为数据时,若某功能的使用时长分布右偏,可能表明部分用户过度依赖该功能。

4. 非参数数据展示

  • 适用场景:无需假设数据分布形态,适用于非正态分布数据。
  • 优势:相比直方图或密度图,箱线图更简洁,适合多组数据对比。

案例:医学研究中,比较不同药物治疗组的疗效数据(非正态分布),箱线图能直观显示组间差异。

五、箱线图的局限性

        1、无法显示具体分布形态:如双峰分布或复杂分布模式无法用箱线图表示。

        2、只能处理符合正态分布的样本数据。

        3、小样本敏感性:样本量过小时,四分位数和异常值判定可能不稳定。

       4、依赖经验阈值:1.5×IQR和3×IQR的异常值判定规则是经验性标准,需结合业务背景调整。

六、代码实现及注释

#include using namespace std;typedef short int16_t;//int16_t为嵌入式环境下变量定义关键字typedef bool bool_t;void Quick_Sort(float q[], int16_t l, int16_t r, bool_t order);//快速排序函数前置声明void Box_Plot(float data[], int count, float &value_Min, float &value_Max);//箱线图算法前置声明int main() { float a[] = {0.1, 0.5, 0.8, 0.86, 0.88, 0.89, 0.90};//模拟数组样本 float value_Min; //定义箱线图算法的异常数值下阈值float value_Max;//定义箱线图算法的异常数值上阈值 Box_Plot(a, 7, value_Min, value_Max);//调用箱线图算法,计算数据样本中的上下异常阈值//计算 value_Min 和 value_Max 之后,可以在后续设计中进行数据滤波 cout<<value_Min <<endl <<value_Max <= right)//递归结束条件 return; int16_t i = left , j = right; float x = data[(i+j)>>1]; while (i < j) { if (order == 1) { while (data[i]  x) j--; } else { while (data[i] >= x) i++; //逆序:由大到小 while (data[j] < x) j--; } if (i < j) {//交换数据位置 float swap = data[i]; data[i] = data[j]; data[j] = swap; } }//递归调用 Quick_Sort(data, left, j-1, order), Quick_Sort(data, j + 1, right, order);}

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