Outliers in data can be identified

Outliers in data can be identified in several ways. - By dividing the data into equi-width histograms and identifying the outlying histograms - By clustering the data into groups. Any datathat do not fall in a group can be taken as outliers. - In general, fit a model to the data. Any data points that deviate significantly (based on some threshold) from the model can be considered outliers

結果 (繁體中文) 1:

在數據異常值可以通過多種方式來確定。 - 通過將數據分成等寬直方圖和識別所述外圍直方圖 - 從該數據聚類成組。任何datathat不要在一組下跌可視為異常。 - 在一般情況下，擬合模型的數據。從模型偏離（基於某個閾值）顯著任何數據點可以被認為是異常值

結果 (繁體中文) 2:

可以通過多種方式識別資料中的異常值。- 通過將資料劃分為等寬長條圖並識別週邊長條圖 - 將資料分組到組中。任何不落在組中的資料都可以視為異常值。- 通常，將模型適合資料。任何與模型有顯著偏差（基於某個閾值）的資料點都可以被視為異常值

結果 (繁體中文) 3:

數據中的异常值可以通過幾種管道識別。-通過將數據劃分為等寬長條圖，並通過將數據分組來識別週邊長條圖。任何不屬於一個組的數據都可以作為异常值。-通常，將模型與數據擬合。任何明顯偏離模型的數據點（基於某些閾值）都可以被視為异常值