孤立点分析

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。

基于距离和的孤立点挖掘算法挺实用的，尤其在数据挖掘中找出那些与众不同的点，能更好地识别异常行为。算法的核心就是计算每个数据点与其他点的距离和，距离和越大，就越有是孤立点。这里面有个小技巧，就是需要用像欧几里得距离这种常见的度量方式，也可以用曼哈顿距离等根据需要调整。步骤也蛮，预数据、计算距离、设置一个阈值，超出这个值的就是孤立点。不过这也有挑战，计算量大时需要一些优化手段，比如 KD 树来加速计算。，这种算法能高维数据，挺适合大数据集应用。你要是需要深入理解，研究一下代码实现和数据集就能更清楚了。

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。

连续点落在中心线同一侧的检测逻辑，挺适合做 SPC 自动化的。像你要判断过程是否有偏移，用这个规则就挺方便。只要连续 7 个点都在中心线上下同一边，就可以初步判断系统在飘了。 规则逻辑直白，不用复杂算法，判断方式写个函数就搞定。配合Matlab、Python甚至Excel都能实现，关键是思路清晰。你要是做工厂质量监控，或者图表监控稳定性，这个技巧还是蛮实用的。 另外我顺手翻了几个资源，像这篇SPC 过程统计的关键注意点，讲了不少实战要点；还有通过描点可见现在 R 图可判稳这篇，对 R 图稳定性判断也蛮细。 如果你想搞点数据可视化的活，可以看看KML 中心线转网格 Matlab 代码详解，那里面

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