论剔除噪声（异常）数据的问题

似乎是一个老生常谈的话题，有很多文章研究过这个，
但始终没有一个完美的或者robust的答案，尤其当数据多维度的时候。

去噪，每次分析数据之前，总是要考虑的一个问题，异常数据常常
会使得分析的结果偏离真实的结果。

当数据维度较低的时候，可以通过散点图，box图（分位数）等等
来逐个对指标分析，剔除含有异常数据的观测，工作量不算大，
剔除的观测也不算多。

在我的工作中，多数情况是面对的几十个上百个的指标，逐个
去检验每个指标，写个宏，做个批处理或许可行；然而每个指标都会
对应一批异常用户，不同指标对应的用户又不会完全重复。
这么一来，含有异常数据的观测数，是十分可观的。如果都剔除，
信息损失未免过大了。

如此看来，倒是很羡慕那些"抗噪"能力强的算法了；
比如决策树，不管C5.0还是CHIAD，从其算法来看，异常的数据确实对
其没什么影响。
亦或者K-median,传统的K-MEANS，过大过小的异常数据，总是会使得类的
中心（均值）偏大或偏小，而以中位数来作为类的中心，这种影响就非常小了。

不过可惜的是，多数的算法的"抗造"能力是很差的，比如logistic回归，KNN，
BP神经网络，判别分析，广义线性模型等等。
很多耳熟能详的算法，抗噪效果都不是很好，但是在没有噪声数据的情况下，
这些算法的作用又是不言而喻的。

所以如何去噪，成了一件基本却十分重要的任务了。

一般去噪，大的方向来说有两类，一是"删除"异常值，即上面所讲的，
二是"转化"异常值。
比如将数据转化为秩，又如分位数分箱，前1%的数据记为1,
前2%的数据记为2，以此类推。
这样一来，确实摆脱了异常值，但将连续型的数据转为秩，
或者转为1-100,1-1000等等，信息的损失是无法避免的。

第一种方法，由于观测的删除造成信息损失，第二种则由于数据形态的
转变造成信息损失。

很多时候，在不能保证原汁原味的数据情况下，少许的信息损失也是可以接受的，
不同的去噪方法，造成的信息损失自然各不相同。

在此希望各位坛友，积极讨论，集思广益，多多补充去噪的方法。