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搜索资源列表

  1. 高维离群点检测论文，英文的

  2. 主要用于高维离群点检测，国外期刊论文，英文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-16
    • 文件大小：233kb
    • 提供者：luna_zhu

  1. matlab离群点检测

  2. 用matlab编程实现对数据离群点的检测，有数据源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-26
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：jiguang7400613

  1. 一种基于密度的离群点检测方法

  2. 　基于密度的局部离群点检测算法（ＬＯＦ）的时间复杂度较高且不适用于大规模数据集和高维数据集的离群点检测。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-06-15
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：t1989_

  1. 基于网格划分的高维大数据集离群点检测算法研究

  2. 基于网格划分的高维大数据集离群点检测算法研究

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-12-20
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：u012376758

  1. 离群点检测

  2. 详细介绍了在实践过程中会遇到的各种离群点检测问题及解决方法

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-07-19
    • 文件大小：276kb
    • 提供者：mw21501050

  1. 空间离群点检测算法对比与分析

  2. 对两种常用的空间离群点检测算法进行简单的介绍,并通过实验对算法进行比较,分析了这两种空间离群点检测算法的优缺点, 以及导致它们差异的具体原因。这对寻找更好的空间离群点检测算法具有实用意义

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-15
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：qq_41687059

  1. 基于残差分析的离群点检测算法matlab

  2. 基于残差分析的离群点检测算法，适用具有线性回归关系的二维数据，可以对数据中的离群点进行有效剔除检测。

  3. 所属分类：算法与数据结构

  1. 离群点检测数据集.zip

  2. 数据挖掘中离群点检测最权威数据集，收集自国外大学网站，最权威，最完整，无论是做聚类、离群点检测、分类，皆可使用。共包括大约30个数据集。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-09-05
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：jinhualun911

  1. 基于人工神经网络的多维离群点检测算法

  2. 为了更加智能地检测离群点，克服传统离群点检测算法的机械性，提升多维数据集合离群点挖掘效率，在传统的离群数据挖掘算法的基础上，提出了一种基于人工神经网络的多维离群点检测算法。仿真实验结果表明，该算法具有对用户依赖性小、检测精度高的优点，为检测离群点提供了一种新的路径。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：216kb
    • 提供者：weixin_38572979

  1. 混合属性离群点检测-基于邻域值差异度量的离群点检测(NVDMOD)算法

  2. 基于邻域值差异度量的离群点检测算法Matlab代码-以邻域粗糙集为背景 针对离群点检测中传统距离法不能有效处理符号属性和经典粗糙集方法不能有效处理数值属性的问题，利用邻域粗糙集的粒化特征提出了改进的邻域值差异度量方法进行离群点检测。首先，将属性取值归一化并以混合欧氏重叠度量和具有自适应特征的邻域半径构建邻域信息系统；其次，以邻域值差异度量构造对象的邻域离群因子；最后，设计并实现了基于邻域值差异度量的离群点检测算法(NVDMOD)。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-15
    • 文件大小：752kb
    • 提供者：shoudun5914

  1. 统计监控建模数据预处理离群点检测算法

  2. 统计监控建模数据预处理离群点检测算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：512kb
    • 提供者：weixin_38706055

  1. 统计监控建模离群点检测数据预处理高效算法

  2. 统计监控建模离群点检测数据预处理高效算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：894kb
    • 提供者：weixin_38621427

  1. 通过离群指标增强离群值检测

  2. 离群检测是数据挖掘中的一项重要任务，在天文观测，文本检测，欺诈检测等众多应用中具有很高的实用价值。 当前，有许多流行的异常检测算法可用，包括基于分布的，基于距离的，基于密度的和基于聚类的方法等。 然而，传统的离群值检测算法面临一些挑战。 举例来说，大多数基于距离和基于密度的离群值检测方法都是基于k最近邻，因此对k值非常敏感。 再例如，某些方法只能检测全局离群值，而不能检测局部离群值。 最后但并非最不重要的一点是，大多数离群值检测算法无法准确地区分边界点和离群值。 为了部分解决这些问题，在本文中，

  3. 所属分类：其它

  1. 一种保护私有信息的空间离群点检测方法

  2. 一种保护私有信息的空间离群点检测方法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于信息熵的邻域相关离群点检测方法

  2. 基于信息熵的邻域相关离群点检测方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：944kb
    • 提供者：weixin_38639615

  1. 粗糙集中的距离度量与离群点检测

  2. 粗糙集中的距离度量与离群点检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：418kb
    • 提供者：weixin_38644599

  1. GMM-KMeans-for离群值检测：针对一维时间序列数据，采用GMM和K-Means算法进行异常点检测。对于一维时间序列数据，使用GMM和K-means算法检测离群值。-源码

  2. GMM-KMeans异常检测 对于一维时间序列数据，使用GMM和K-means算法检测离群值。对一维时间序列数据，采用GMM和K-Means算法进行异常点检测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：320kb
    • 提供者：weixin_42164534

  1. Python箱型图处理离群点的例子

  2. 首先我们简单地区分一下离群点（outlier）以及异常值（anomaly）： 离群点： 异常值： 个人觉着异常值和离群点是两个不同的概念，当然大家在数据预处理时对于这两个概念不做细致的区分，不如：姚明站在我们中间的时候，我觉着我们只能说他是一个离群点，我们能说他异常吗？异常的假设是姚明得了巨人症，可是他不是。 箱型图 代码块 餐饮销售数据离群点检测代码： #-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd catering_sale = '../dat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：weixin_38538381

  1. 粗糙集中的距离度量与离群点检测

  2. 针对传统的基于距离的离群点检测方法不能有效地处理具有离散型属性数据集的问题, 将基于距离的离群点检测方法引入粗糙集理论, 利用粗糙集解决离散型属性的处理问题. 首先, 在粗糙集的框架中提出3 种面向离散型属性的距离度量; 然后, 针对这3 种距离度量分别设计出相应的离群点检测算法, 用于从包含离散型属性的数据集中检测离群点; 最后, 通过在2 个包含离散型属性的UCI 数据集上的实验, 验证了这些算法的可行性和有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：162kb
    • 提供者：weixin_38518376

  1. 基于粗糙熵的离群点检测方法及其在无监督入侵检测中的应用

  2. 香农的信息熵被广泛用于粗糙集.利用粗糙集中的粗糙熵来检测离群点,提出一种基于粗糙熵的离群点检测方法,并应用于无监督入侵检测.首先,基于粗糙熵提出一种新的离群点定义,并设计出相应的离群点检测算法-----基于粗糙熵的离群点检测(rough entropy-based outlier detection,REOD);其次,通过将入侵行为看作是离群点,将REOD应用于入侵检测中,从而得到一种新的无监督入侵检测方法.通过多个数据集上的实验表明,REOD具有良好的离群点检测性能.另外,相对于现有的入侵检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：386kb
    • 提供者：weixin_38690739
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