基于聚类离群因子和相互密度的离群点检测算法.pptx
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基于聚类离群因子和相互密度的离群点检测算法.pptx
,CONTENTS01.算法定义算法原理算法特点02.离群因子的计算离群因子的作用离群因子的优化03.密度计算方法密度在算法中的作用密度的优化04.数据预处理聚类分析离群点检测结果输出05.评估指标实验设计实验结果与分析06.应用场景算法优势与其他算法的比较感谢您的观看!
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基于密度的离群噪声点检测密度的离群检测是数据挖掘的一个分支来检测异常点。离群点是数据集中与其它数据点有很大差异或者不符合数据分布的数据点。离群点分析可以应用于多个领域,如金融欺诈检测、网络安全等领域。近年来,密度的离群检测已经被广泛研究,尤其是在机器学习、数据挖掘和统计学领域。密度的离群检测算法的基本思想是通过找到大多数数据点所在的区域及其密度来确定异常点。采用这种方法的算法主要有基于密度的离群点检测(DBSCAN)、基于孤立森林的离群点检测(IsolationForest)、局部离群点因子(LOF)和一