总结

这个提交包含迭代的Matlab实现多元异常检测算法中描述的哈迪(1992)(1]。除了潜在的离群值,主要功能DetectMultVarOutliers.m也输出强劲的均值和协方差的估计,它在执行计算。

稍微偏离哈迪(1992),DetectMultVarOutliers.m初始化的样本均值几何平均的数据集,而不是坐标态值。GeometricMedian.m计算这个函数使用健壮的统计;通过Weiszfeld的算法(2]。注意,这个辅助函数可以使用在任何应用程序,都需要自己的稳健估计的多元数据的集中趋势被抽样错误和/或噪音。

快速演示如何使用主要功能,查看源代码outliers_demo.m或者简单地输入outliers_demo在Matlab命令窗口。

引用

(1哈迪,响亮的,1992年。识别多个多元数据中的异常值。英国皇家统计学会杂志》上。系列B(方法论),54卷(3),761 - 771页。

(2]Weiszfeld, E。,1937年。苏尔勒点par lequel la索姆des距离穴点多恩是最小值。东北数学期刊,43卷,第355 - 386页。

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