孤立点

在数据库中，总会存在一些特立独行的对象，它们与其他数据的行为模式格格不入，这些便是孤立点。 如何识别这些“异类”呢？ 统计测试: 假设数据服从某种分布或概率模型，并利用距离度量，那些远离其他数据对象的点就被视为孤立点。 偏差检测: 通过分析对象在主要特征上的差异，而不是依赖统计或距离度量，来识别孤立点。 聚类分析的副产品: 在聚类分析中，那些包含对象数量少于设定阈值的簇，其中的对象通常被视为孤立点。

针对现有的孤立点检测算法在通用性、有效性、用户友好性及处理高维大数据集的性能还不完善，提出了一种快速有效的基于层次聚类的全局孤立点检测方法。该方法利用层次聚类结果，通过聚类树和距离矩阵可视化评估数据的孤立度，并确定孤立点数量。从聚类树顶层开始，无监督地去除孤立点。仿真实验验证了本方法能快速有效地识别全局孤立点，具备良好的用户友好性，适用于不同形状的数据集，特别适用于大型高维数据集的孤立点检测。

在语音识别领域，使用MATLAB进行孤立词识别是一个重要的任务。该过程包括对输入的语音信号进行处理和分析，以准确识别出所说的孤立词。

集结了孤立森林算法的两篇原理论文、变种和应用，以及异常检测原理，供查阅参考。

孤立词的语音识别程序，基于能量，思路比较清晰，代码也不复杂，蛮适合想了解语音识别原理的你。 基于MATLAB的孤立词识别项目，录音用的是voc.m，识别用reco.m，两段脚本分工明确，跑起来还挺顺畅的。像录音部分，就用了audiorecorder函数，操作简单，响应也快。 识别逻辑用的是MFCC特征+简单分类器的组合，比如支持向量机SVM、或者HMM。其实不用太担心算法细节，脚本里已经封装得蛮清楚了，基本是照着跑、改点参数就能上手。 像reco.m那段，用了个3 秒识别窗口，这个设置挺合理的，一般一个单词说完差不多就这个长度，既不会太短丢信息，也不会拖太长加干扰。 压缩包里还带了训练集、预脚

针对数据源中存在的错误数据问题，深入探讨了孤立点检测技术在数据清理过程中的重要作用，并提出了一种基于孤立点检测的有效数据清理方法。论文首先对现有的几种常用孤立点检测方法进行了比较分析，选择出一种性能优异的算法用于检测数据源中的孤立点数据，最后通过一个实例验证了该方法的有效性，结果表明，基于孤立点检测的数据清理方法能够有效识别并处理数据源中的错误数据。

该研究提出了一种SCRBF算法，将统计聚类方法融入RBF神经网络，通过初始化和简化隐单元来提高泛化能力并减少过拟合。实验表明，该算法在孤立点检测方面有效。

解决SQL数据库还原后的孤立用户问题 数据库还原后，用户有时会与登录信息失去关联，变成孤立用户。以下提供几种解决方法： 方法一：使用sp_change_users_login系统存储过程 执行 EXEC sp_change_users_login 'Report' 查看孤立用户。 使用 EXEC sp_change_users_login 'Auto_Fix', '用户名' 将用户与登录名重新关联。 方法二：手动修改sysusers表 在master数据库中执行 SELECT sid FROM syslogins WHERE loginname = '登录名' 获取登录名的SID。 在还

matlab点积与点商是数学和工程学中重要的概念，对于理解线性代数及其应用至关重要。

点除和点指数的写法是 MATLAB 里蛮常见又容易混淆的部分，尤其是刚上手的时候。像.*和.^，一个是逐元素相乘，一个是逐元素幂运算，用得不对，结果直接错。这个资源讲得挺清楚，配了些小例子，看一眼就懂，比较适合平时练习或者帮你理清思路。 点除是./，点指数是.^，意思都直白，就是按元素一个个来运算。比如你有两个数组A和B，用A ./ B就是每个对应位置相除，和矩阵除完全不一样。 你要是还不太清楚点运算和普通运算的区别，推荐你看看matlab 点积与点商学习最佳教程，讲得挺细的，还有对比，蛮实用。 另外像图像、特征提取这些方向，经常会用到这种运算。比如在SIFT 特征点配准 Matlab 实现里