离群点

离群点挖掘研究综述

研究离群点挖掘在欺诈检测、入侵监测等领域的应用。 概述离群点挖掘在数据库领域的进展。 总结并对比现有离群点挖掘方法。 展望离群点挖掘未来的发展方向和挑战。

数据挖掘 10 2024-05-12

基于Z曲线的新型离群点挖掘算法研究

提出一种基于密度的快速离群点查找算法——Z曲线离群点挖掘算法（ZOD）。该算法通过Z曲线将空间分割成等大小的网格，并沿曲线方向对网格进行排序，将网格中的点映射到一维空间，有效克服了传统网格算法的高维问题。此外，引入局部偏离指数来衡量离群点的偏离程度，具有高精度和可度量的优点。理论分析显示，ZOD算法在性能上优于传统基于密度的算法；实验结果表明，该算法在处理高维数据时具有显著的效率和处理效果提升。

数据挖掘 14 2024-09-01

小簇聚类中的离群点检测方法

利用聚类技术检测离群点的一种方法是丢弃远离其他簇的小簇。通常情况下，这个过程可以简化为移除小于某个最小阈值的所有簇。虽然可以与各种聚类技术结合使用，但需要设定最小簇大小和小簇与其他簇之间距离的阈值。此外，这种方法对于聚类数量的选择非常敏感，因为很难将离群点的得分附加到对象上。在图18中，当聚类簇数K=2时，可以清楚地看到一个包含5个对象的小簇远离了大部分对象，可能被视为离群点。

算法与数据结构 16 2024-10-03

基于 TinyXML 的离群点检测操作指南

基于 TinyXML 的离群点检测操作指南 全局离群点检测 图 18.12 展示了全局离群点检测的气泡图。 局部离群点检测 “Local Outlier Factor”操作符用于执行基于本地的离群点检测。操作流程如图 18.13 所示，检测结果如图 18.13 所示。

算法与数据结构 19 2024-05-25

matlab点积与点商学习最佳教程

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。

Matlab 14 2024-07-29

基于方形对称邻域的局部离群点检测

针对 NDOD 算法检测过渡区域对象的不足和算法复杂度高的问题，提出了一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该方法采用方形邻域，引入记忆思想，并重新定义离群度度量，提高了检测精度和速度。实验结果表明，该方法优于 NDOD 等算法。

数据挖掘 20 2024-05-25

基于LOF算法的离群点检测MATLAB程序

本程序利用训练数据集，计算测试数据集中每个样本的局部离群因子 (LOF) 。 注意事项: 假设数据已经过适当的标准化处理，并将数据中的分类特征转换为连续值。 相关数据预处理函数可在“dataset”文件夹中找到。

算法与数据结构 20 2024-05-25

Outlier-DivideConquer 近似聚集查询中的离群分治取样算法（2011年）

取样是一种普遍有效的近似技术，利用取样技术处理近似聚集查询在决策支持系统和数据挖掘中广泛采用。正确有效地产生近似查询结果并最小化误差是处理近似查询的关键目标。提出了Outlier-DivideConquer算法，结合误差确界，只需单次扫描数据集，特别适用于高方差分布的聚集属性，克服了随机均匀取样的局限性，显著降低近似查询误差，且比同类算法执行效率更高。实验验证显示，该算法与传统均匀取样算法相比具有显著优势。

数据挖掘 18 2024-08-22

数据收集关键点

明确收集目的 选择适当收集方法 考虑数据质量控制 确保数据安全 遵守法律法规

spark 23 2024-04-30

Oracle知识点总览

这篇文章概述了Oracle的重要知识点，帮助读者更好地学习和应用。

Oracle 7 2024-09-28