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發布時間：2022-04-01 20:10:28 作者：學術小編 來源：m.1888yd.cn
離群點檢測算法主要有基于統計、聚類、分類、信息論、距離、密度等相關的方法，列表如下
其策略是識別結構單元，把每個結構單元（例如，子序列、時間序列片段、局部區域或子圖）看做是一個數據對象，并提取特征。 這樣，集體離群點檢測問題就轉換成在使用提取的特征構造的“結構化對象”集上的離群點檢測。
基于統計學的 離群點檢測方法 大多都基于構建一個概率分布模型，并考慮數據集中對象與該概率分布模型相符合的程度。 定義1.基于統計學 方法 的 離群點 定義 離群點 是一個對象，關于數據的概率分布模型，它具有低概率。
孤立 點 是一個明顯偏離與其他數據 點 的對象,它就像是由一個完全不同的機制生成的數據 點 一樣。 離群點檢測 是數據挖掘中重要的一部分，它的任務是發現與大部分其他對象顯著不同的對象。 大部分數據挖掘 方法 都將這種差異信息視為噪聲而丟棄，然而在一些應用中，罕見的數據可能蘊含著更
