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1、一种利用聚类检测离群点的方法是丢弃远离其他簇的小簇；另一种更系统的方法，首先聚类所有帝乡，然后评估对象属于簇的程度。
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2、处理离群值的方法有：直方图、箱线图、 散点图等方法。离群值的介绍：根据维基百科定义，在统计学中，离群点是指与其他观测值有显著差异的数据点。
3、分析化学离群值，即可疑值的判断（计算），常用以下两种方法：Q-检验法：需要计算平均值、统计量Q值、查Q值表，再比对判断。格鲁布斯法：需要计算平均值、标准偏差、统计量T值、查t值表，在再比对判断。
4、可以选择以下方法。用线性回归的办法求得某一点到直线最远，去除这一点即可。异常值也称离群值，具体地说，判断标准依据实际情况，根据业务知识及实际需要而定。
Weka WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。
数据挖掘工具有很多，但我觉得思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台好用，它通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。
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常用的数据挖掘工具有哪些 RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange，都是优秀的挖掘工具，可以依据自己的需要选择。 常用数据挖掘工具有哪些 EXCEL MATLAB Origin 等等 当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab，Mathmatica和Maple等。
1、噪声：被测量的变量的随机误差或方差；离群点：数据集中包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致；虽然大部分数据挖掘方法都将离群点视为噪声或异常而丢弃。
2、离群点，是一个数据对象，它显著不同于其他数据对象，与其他数据分布有较为显著的不同。有时也称非离群点为“正常数据”，离群点为“异常数据”。离群点跟噪声数据不一样，噪声是被观测变量的随机误差或方差。
3、有时也称非离群点为“正常数据”，离群点为“异常数据”。 离群点不同于噪声数据。噪声是被观测变量的随机误差或方差。一般而言，噪声在数据分析(包括离群点分析)中不是令人感兴趣的。
4、有时也称非离群点为“正常数据”，离群点为“异常数据”。 离群点跟噪声数据不一样，噪声是被观测变量的随机误差或方差。