鲁棒性

数据挖掘的鲁棒性方法 概述 在实际应用中，数据往往包含噪声、异常值和不完整信息。鲁棒数据挖掘致力于开发能够在这些挑战下仍然表现良好的算法和技术。 关键挑战 噪声和异常值: 噪声会扭曲数据模式，而异常值可能导致错误的结论。 不完整数据: 缺失值会降低数据质量，影响分析结果。 数据分布的变化: 数据分布随时间或环境变化可能导致模型性能下降。 鲁棒数据挖掘技术 数据预处理: 检测和处理噪声、异常值和缺失值的技术，例如数据清洗和数据插补。 鲁棒统计方法: 使用统计方法来减少异常值的影响，例如中位数和四分位数。 集成学习: 结合多个模型的结果来提高整体鲁棒性。 异常检测: 识别数据中的异常值，并采

三种随机攻击策略下网络鲁棒性指标分析 本研究探讨了三种随机攻击策略对网络鲁棒性的影响，重点关注最大连通分量、效率和集聚系数三个指标的变化情况。通过模拟不同攻击策略，分析网络在遭受随机攻击时的结构变化，进而评估网络的抗攻击能力。

Matlab开发：CRC控制器波特图展示及鲁棒性能与稳定性指标轮廓的生成函数。