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离群点检测在数据挖掘中有非常广泛的应用,然而并不是所有的离群点检测问题都能用一种最优的方法去解决。针对不同的应用,需要用不同的方法,才能够最有效地解决实际问题。检测方法大致可以分为基于统计、基于聚类、基于邻近性(基于距离和基于密度)的方法。为了及时掌握当前基于邻近性技术的离群点检测方法的研究现状,通过整理和归纳,将代表性强的基于邻近性的离群点检测方法进行了介绍和评价,将其主要分为基于距离的方法和基于密度的方法,对所有提及的方法的应用场景、算法思想、能解决的问题以及各自的优缺点进行了详细的分析和归纳,指出目前存在的问题和对未来研究的发展方向。对开展邻近性的离群点检测研究具有重要意义。 相似文献
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