异常值的定义：

异常值，即在数据集中存在不合理的值，又称离群点，如下所示：

异常值判别方法：

1.简单统计法

对属性值进行一个描述性的统计，从而查看哪些值是不合理的。比如：对待一个人的身高，不可能说有人的身高出现3m等以上的；如果是能使用图像直接显示数据的话，可以直观的直接直观的从图片中得出异常值

2. 3δ原则

当数据服从正态分布：

根据正态分布的定义可知，距离平均值3δ之外的概率为 P(|x-μ|>3δ) <= 0.003 ，这属于极小概率事件，在默认情况下我们可以认定，距离超过平均值3δ的样本是不存在的。 因此，当样本距离平均值大于3δ，则认定该样本为异常值。

当数据不服从正态分布：

当数据不服从正态分布，可以通过远离平均距离多少倍的标准差来判定，多少倍的取值需要根据经验和实际情况来决定。

3．箱型图分析

箱型图提供了一个识别异常值的标准，即大于或小于箱型图设定的上下界的数值即为异常值，箱型图如下图所示：

首先我们定义下上四分位和下四分位。

上四分位我们设为 U，表示的是所有样本中只有1/4的数值大于U 

同理，下四分位我们设为 L，表示的是所有样本中只有1/4的数值小于L

那么，上下界又是什么呢？

我们设上四分位与下四分位的差值为IQR，即：IQR=U-L

那么，上界为 U+1.5IQR ，下界为： L - 1.5IQR

箱型图选取异常值比较客观，在识别异常值方面有一定的优越性。

4、格拉布斯检验法 

1

2马氏距离法 

下图是方法步骤 

异常值的处理方法常用有四种：

1.删除含有异常值的记录

2.将异常值视为缺失值，交给缺失值处理方法来处理

3.用平均值来修正

4.不处理

参考

https://blog.csdn.net/xzfreewind/article/details/77014587

https://blog.csdn.net/pandacsu/article/details/71159463