MATLAB
实现基于高斯分布拟合算法（
GDA）异常数据检测的详细项目实例
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高斯分布拟合算法（
Gaussian Distribution Fitting Algorithm, GDA
）广泛应用于数据分析和异常检测领域，尤其在金融、医疗、制造等行业中，用于识别数据中的异常值。异常值检测对于
确保数据的完整性和准确性至关重要。数据异常可能来源于各种因素，如输入错误、传感器故障、环境变化或人为操作等。在现代数据分析中，处理和识别这些异常值变得越来越重要，因为它们可能会严重影响后续的分析和决策。
高斯分布，作为一种最常见的概率分布，广泛应用于自然现象和许多实际问题。很多数据集（如身高、体重、成绩分布等）都符合或近似符合高斯分布，因此，高斯分布拟合可以有效地帮助我们理解数据的特性，并进一步识别出潜在的异常数据点。通过对数据进行高斯分布拟合，可以获得数据的均值和标准差，从而为判断数据点是否异常提供依据。异常数据点通常会远离数据的均值，且其概率密度远低于正常数据点。
高斯分布拟合 ...