基于构造性覆盖算法的离群数据挖掘研究

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本文提出一种通过构造覆盖领域进行离群点(outlier)挖掘的新方法.由于覆盖领域构造的特殊性,使得覆盖算法非常适合离群点的挖掘.在分析覆盖模型的基础上,给出了覆盖模型的离群点的定义和算法步骤.这样将复杂的离群点挖掘问题变成十分简单的覆盖领域样本分析问题,而且算法十分直观,并能很好地解释离群点的含义,同时适合对高维及海量数据的处理.本文给出实验例子,结果表明该方法是有效可行的.
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