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statistics - 评估基于标准偏差产生噪声的想法

问题描述

我使用这种方法生成合成数据集：

import numpy as np
import random

def generate_dataset(size, dim):

    dataset = [random.randint(0, 2 ** dim) for _ in range(size)]

    # Removes duplicates
    dataset = list(set(dataset))

    return dataset

如您所见，数据点是从 随机生成的[0 - 2^dim]。对于这种方法生成的任何数据集，我想给它添加噪音。现在，我正在考虑一种简单的方法，但我不确定它是否在逻辑上正确，所以这里是：

  1. 从生成的数据集中找出数据点的标准差。
  2. 生成不在此标准偏差内的新数据点。
  3. 将它们添加到您的原始数据集中，然后随机播放。

这是产生噪音的方式吗？

谢谢你。

标签： statisticsdata-sciencenoise

解决方案

似乎您正在创建异常值。对我来说，噪音更像是在数据点上添加一个小数字（+/- 数字）。例如，你今天走了多少步？它可能是 100，但某些跟踪设备可能会读取 95 或 110。差异就是噪音。

不确定这是否有帮助。

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