Este proyecto se engloba en el Máster en Investigación de la UIMP. El proyecto ha sido desarrollado para la asignatura 'Métodos no supervisados y detección de anomalías' y está enfocado al análisis, mediante distintas técnicas, de los outliers en un conjunto de datos.
El proyecto consiste en las acciones habituales a realizar para el análisis de outliers, así como su comprobación estadística en distintas dimensiones:
- Outliers univariantes: IQR y Tests de hipótesis en una y varias columnas.
- Outliers multivariantes: Distancia de Mahalanobis, distancias LOF, clustering.
This project is regarding the MSc Artificial Intelligence Research from the UIMP. The project has been developed for the subject 'Unsupervised Methods and Anomaly Detection' and it is focused on the analysis, throguh different techniques, of outliers ina dataset.
The project consists of the usual actions to be carried out for the analysisi of outliers, as well as their statistical testing in different dimensions:
- Univariate outliers: IQR and Hypothesis Tests in one and several columns.
- Multivariate outliers: Mahalanobis distance, LOF distance and clustering.