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搜索资源列表

  1. 离群数据挖掘综述（技术）

  2. 离群数据挖掘综述.pdf 离群数据挖掘综述.pdf 离群数据挖掘综述.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：oxwangfeng

  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：238592
    • 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：11264
    • 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：1048576
    • 提供者：t1989_

  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：282624
    • 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：140288
    • 提供者：qq_41687059

  1. k-means离群点剔除法matlab代码

  2. k-means离群点剔除法：主要运用聚类均值方法剔除数据中的离群点，增强模型预测的精度等，本文为matlab代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-17
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_40829980

  1. 考虑离群值的未决赔款准备金评估双广义线性模型

  2. 考虑到离群值对未决赔款准备金评估的影响,在双广义线性模型中引入离群值,建立稳健的双广义线性模型,对离群值进行识别和调整,使得模型参数在处理含离群值数据时,可以得到更加稳健的评估结果。针对含有离群值的赔付次数和案均赔款数据,分别建立了稳健的双广义线性模型和传统广义线性模型,得到相应的未决赔款准备金评估值。最后对比分析了2个模型对离群值的敏感性。结果显示:稳健的双广义线性模型可以对离群值进行有效的识别和调整,最终未决赔款准备金评估结果也比传统模型更加平稳。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：527360
    • 提供者：weixin_38697444

  1. 使用经典PCA算法验证对离群点的不鲁棒性

  2. 使用经典PCA算法验证对离群点的不鲁棒性，使用PCA分别对一批不含离群点的数据点和一批含有离群点的数据点进行分析，效果很好

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：719
    • 提供者：un357951

  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：40894464
    • 提供者：jinhualun911

  1. Python箱型图处理离群点的例子

  2. 今天小编就为大家分享一篇Python箱型图处理离群点的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38611527

  1. python:删除离群值操作(每一行为一类数据)

  2. 主要介绍了python:删除离群值操作(每一行为一类数据)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38732463

  1. 基于残差统计的时间序列加性离群点检测算法研究

  2. 针对时间序列，提出了一种基于残差统计的加性离群点检测算法，利用AR模型对时间序列进行前向与后向拟合；采用了数据相对变化率判别法减少离群点对拟合的影响；根据假设检验原理，以高斯分布统计检验对残差进行统计分析并最终确定离群点。仿真结果表明，该方法对离群点检测有较高的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：450560
    • 提供者：weixin_38661466

  1. 异常检测（离群分析）.zip

  2. 异常检测、离群分析中文资料，包括了入门的知识，以及基本的算法模型，outlier ensembles 的概述性内容，是学习离群分析和异常检测的上好资料

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：czx32296429

  1. 基于蚁群算法改进One-Class SVM的电力离群用户检测算法研究

  2. 用电采集负荷数据反映了用户的用电特性及用电习惯，通过用电负荷数据分析识别用电离群用户。根据高维用电负荷数据的特点，提出了一种基于改进One-Class SVM算法的电力离群用户检测，同时采用蚁群算法对支持向量机的训练参数进行优化，可以在样本分布不均匀、样本分布未知的环境下有效识别电力离群用户。通过对某市纺织业用户的数据进行实践证明，改进的算法能够有效提高收敛速度，并能有效地识别出离群的用电用户。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：343040
    • 提供者：weixin_38543280

  1. 基于k临近点云离群点去除

  2. 在matlab里，使用k临近距离判断点云是否为离群点，予以去除。

  3. 所属分类：教育

  1. PCL使用StatisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点

  2. StatisticalOutlierRemoval滤波器主要可以用来剔除离群点，或者测量误差导致的粗差点。 滤波思想为：对每一个点的邻域进行一个统计分析，计算它到所有临近点的平均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状是由均值和标准差决定，那么平均距离在标准范围(由全局距离平均值和方差定义)之外的点，可以被定义为离群点并从数据中去除。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：2048
    • 提供者：wuruibing00

  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：221184
    • 提供者：weixin_38572979

  1. python:删除离群值操作(每一行为一类数据)

  2. 删除有多行字符串的json文件中的离群值 def processHold(eachsubject,directory,newfile): filename = 'CMUDataCol/Hold/subject{0}.json'.format(eachsubject) # 原文件 with open(filename, 'r') as f: for jsonstr in f.readlines(): # 按行读取原文件 # 这里的情况是每一行为一类数值，该行内的数据相互比较找出是否有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38553837

  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：770048
    • 提供者：shoudun5914
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