R语言学习系列16异常值处理Word下载.docx
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n返回非缺失值的个数；
conf返回中位数的95%置信区间；
out返回异常值。
单变量异常值检测：
set.seed（2016）
x<
-rnorm（100）#生成100个服从N（0,1）的随机数
summary（x）#x的汇总信息
Min.1stQu.MedianMean3rdQu.Max.
-2.7910-0.7173-0.2662-0.11310.59172.1940
boxplot.stats（x）#用箱线图检测x中的异常值
$stats
[1]-2.5153136-0.7326879-0.26620710.59292062.1942200
$n
[1]100
$conf
[1]-0.47565320-0.05676092
$out
[1]-2.791471
boxplot（x）#绘制箱线图
多变量异常值检测：
-rnorm（100）
y<
df<
-data.frame（x,y）#用x,y生成两列的数据框
head（df）
xy
10.414523530.4852268
2-0.474718470.6967688
30.065993490.1855139
4-0.502477780.7007335
5-0.825998590.3116810
60.166989280.7604624
#寻找x为异常值的坐标位置
a<
-which（x%in%boxplot.stats（x）$out）
a
[1]788192
#寻找y为异常值的坐标位置
b<
-which（y%in%boxplot.stats（y）$out）
b
[1]2737
intersect（a,b）#寻找变量x,y都为异常值的坐标位置
integer（0）
plot（df）#绘制x,y的散点图
p2<
-union（a,b）#寻找变量x或y为异常值的坐标位置
[1]7881922737
points（df[p2,],col="
red"
pch="
x"
cex=2）#标记异常值
二、使用局部异常因子法（LOF法）检测异常值
局部异常因子法（LOF法），是一种基于概率密度函数识别异常值的算法。
LOF算法只对数值型数据有效。
算法原理：
将一个点的局部密度与其周围的点的密度相比较，若前者明显的比后者小（LOF值大于1），则该点相对于周围的点来说就处于一个相对比较稀疏的区域，这就表明该点是一个异常值。
R语言实现：
使用DMwR或dprep包中的函数lofactor（），基本格式为：
lofactor（data,k）
其中，data为数值型数据集；
k为用于计算局部异常因子的邻居数量。
library（DMwR）
iris2<
-iris[,1:
4]#只选数值型的前4列
head（iris2）
Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.Width
15.13.51.40.2
24.93.01.40.2
34.73.21.30.2
44.63.11.50.2
55.03.61.40.2
65.43.91.70.4
out.scores<
-lofactor（iris2,k=10）#计算每个样本的LOF值
plot（density（out.scores））#绘制LOF值的概率密度图
#LOF值排前5的数据作为异常值，提取其样本号
out<
-order（out.scores,decreasing=TRUE）[1:
5]
out
[1]42107231699
iris2[out,]#异常值数据
424.52.31.30.3
1074.92.54.51.7
234.63.61.00.2
165.74.41.50.4
995.12.53.01.1
对鸢尾花数据进行主成分分析，并利用产生的前两个主成分绘制成双标图来显示异常值：
n<
-nrow（iris2）#样本数
n
[1]150
labels<
-1:
n#用数字1-n标注
labels[-out]<
-"
."
#非异常值用"
标注
biplot（prcomp（iris2）,cex=0.8,xlabs=labels）
说明：
函数prcomp（）对数据集iris2做主成份分析，biplot（）取主成份分析结果的前两列数据即前两个主成份绘制双标图。
上图中，x轴和y轴分别代表第一、二主成份，箭头指向了原始变量名，其中5个异常值分别用对应的行号标注。
也可以通过函数pairs（）绘制散点图矩阵来显示异常值，其中异常值用红色的"
+"
标注：
pchs<
-rep（"
n）
pchs[out]="
cols<
black"
cols[out]<
pairs（iris2,pch=pchs,col=cols）
注：
另外，Rlof包中函数lof（）可实现相同的功能，并且支持并行计算和选择不同距离。
三、用聚类方法检测异常值
通过把数据聚成类，将那些不属于任何一类的数据作为异常值。
比如，使用基于密度的聚类DBSCAN，如果对象在稠密区域紧密相连，则被分组到一类；
那些不会被分到任何一类的对象就是异常值。
也可以用k-means算法来检测异常值：
将数据分成k组，通过把它们分配到最近的聚类中心。
然后，计算每个对象到聚类中心的距离（或相似性），并选择最大的距离作为异常值。
kmeans.result<
-kmeans（iris2,centers=3）#kmeans聚类为3类
kmeans.result$centers#输出聚类中心
15.9016132.7483874.3935481.433871
25.0060003.4280001.4620000.246000
36.8500003.0736845.7421052.071053
kmeans.result$cluster#输出聚类结果
[1]22222222222222222222222222222
[30]22222222222222222222211311111
[59]11111111111111111113111111111
[88]11111111111113133331333333113
[117]33313131331133333133331333133
[146]31331
#centers返回每个样本对应的聚类中心样本
centers<
-kmeans.result$centers[kmeans.result$cluster,]
#计算每个样本到其聚类中心的距离
distances<
-sqrt（rowSums（（iris2-centers）^2））
#找到距离最大的5个样本，认为是异常值
-order（distances,decreasing=TRUE）[1:
out#异常值的样本号
[1]99589461119
iris2[out,]#异常值
584.92.43.31.0
945.02.33.31.0
615.02.03.51.0
1197.72.66.92.3
#绘制聚类结果
plot（iris2[,c（"
Sepal.Length"
"
Sepal.Width"
）],pch="
o"
col=kmeans.result$cluster,cex=0.3）
#聚类中心用"
*"
标记
points（kmeans.result$centers[,c（"
"
）],col=1:
3,pch=8,cex=1.5）
#异常值用"
points（iris2[out,c（"
）],pch="
col=4,cex=1.5）
四、检测时间序列数据中的异常值
对时间序列数据进行异常值检测，先用函数stl（）进行稳健回归分解，再识别异常值。
函数stl（），基于局部加权回归散点平滑法（LOESS），对时间序列数据做稳健回归分解，分解为季节性、趋势性、不规则性三部分。
f<
-stl（AirPassengers,"
periodic"
robust=TRUE）
#weights返回稳健性权重，以控制数据中异常值产生的影响
-which（f$weights<
1e-8）#找到异常值
[1]799192102103104114115116126127128138139140
#设置绘图布局的参数
op<
-par（mar=c（0,4,0,3）,oma=c（5,0,4,0）,mfcol=c（4,1））
plot（f,set.pars=NULL）
#time.series返回分解为三部分的时间序列
>
head（f$time.series,3）
seasonaltrendremainder
[1,]-16.519819123.18575.3341624
[2,]-27.337882123.421421.9164399
[3,]9.009778123.6572-0.6670047
sts<
-f$time.series
#用红色"
标记异常值
points（time（sts）[out],0.8*sts[,"
remainder"
][out],pch="
col="
）
par（op）
五、基于稳健马氏距离检测异常值
检验异常值的基本思路是观察各样本点到样本中心的距离，若某些样本点的距离太大，就可以判断是异常值。
若使用欧氏距离，则具有明显的缺点：
将样本不同属性（即各指标变量）之间的差别等同看待。
而马氏距离则不受量纲的影响，并且在多元条件下，还考虑到了变量之间的相关性。
对均值为μ，协方差矩阵为Σ的多变量向量，其马氏距离为
（x-μ）TΣ-1（x-μ）
但是传统的马氏距离检测方法是不稳定的，因为个别异常值会把均值向量和协方差矩阵向自己方向吸引，这就导致马氏距离起不了检测异常值的所用。
解决方法是利用迭代思想构造一个稳健的均值和协方差矩阵估计量，然后计算稳健马氏距离，这样异常值就能正确地被识别出来。
用mvoutlier包实现，
library（mvoutlier）
-cbind（rnorm（80）,rnorm（80））
-cbind（rnorm（10,5,1）,rnorm（10,5,1））#噪声数据
z<
-rbind（x,y）
res1<
-uni.plot（z）#一维数据的异常值检验
#返回outliers标记各样本是否为异常值，md返回数据的稳健马氏距离
which（res1$outliers==TRUE）#返回异常值的样本号
[1]81828384858687888990
res2<
-aq.plot（z）#基于稳健马氏距离的多元异常值检验
which（res2$outliers==TRUE）#返回异常值的样本号
上图为在一维空间中观察样本数据。
说明：
图1-1为原始数据；
图1-2的X轴为各样本的稳健马氏距离排序，Y轴为距离的经验分布，红色曲线为卡方分布，蓝色垂线表示阀值，在阀值右侧的样本判断为异常值；
图2-1和2-2均是用不同颜色来表示异常值，只是阀值略有不同。
若数据的维数过高，则上述距离不再有很大意义（例如基因数据有几千个变量，数据之间变得稀疏）。
此时可以融合主成份降维的思路来进行异常值检验。
mvoutlier包中提供了函数pcout（）来对高维数据进行异常值检验。
data（swiss）#使用swiss数据集
res3<
-pcout（swiss）
#返回wfinal01标记是否为异常值，0表示是
which（res3$wfinal01==0）#返回异常值的样本号
DelemontFranches-MntPorrentruyBroye
2367
GlaneGruyereSarineVeveyse
891011
LaValleeContheyEntremontHerens
19313233
MartigwyMontheyStMauriceSierre
34353637
SionV.DeGeneve
3845
注：
对于分类数据，一个快速稳定的异常检测的策略是AVF（AttributeValueFrequency）算法。
主要参考文献：
《R语言-异常值处理1-3》，银河统计学，博客园
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