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发布时间：2022-04-01 20:10:28 作者：知网小编 来源：www.it54.cn
离群点检测算法主要有基于统计、聚类、分类、信息论、距离、密度等相关的方法，列表如下
其策略是识别结构单元，把每个结构单元（例如，子序列、时间序列片段、局部区域或子图）看做是一个数据对象，并提取特征。 这样，集体离群点检测问题就转换成在使用提取的特征构造的“结构化对象”集上的离群点检测。
基于统计学的 离群点检测方法 大多都基于构建一个概率分布模型，并考虑数据集中对象与该概率分布模型相符合的程度。 定义1.基于统计学 方法 的 离群点 定义 离群点 是一个对象，关于数据的概率分布模型，它具有低概率。
孤立 点 是一个明显偏离与其他数据 点 的对象,它就像是由一个完全不同的机制生成的数据 点 一样。 离群点检测 是数据挖掘中重要的一部分，它的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。 大部分数据挖掘 方法 都将这种差异信息视为噪声而丢弃，然而在一些应用中，罕见的数据可能蕴含着更
