论文研究 基于鲁棒马氏距离的离群值检测及其应用

古典马氏距离用作检测离群值的方法，并且受离群值影响。 通过快速MCD估计器，提出了一些健壮的马氏距离。 但是，MCD估计器的偏差会随着尺寸的增加而显着增加。 在本文中，我们提出了在高维数据下基于更鲁棒的Rocke估计器的改进的Mahalanobis距离。 数值模拟和实证分析的结果表明，当数据中存在异常值且数据维数很高时，与上述两种方法相比，本文提出的方法能够更好地检测数据中的异常值。