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基于大数据的高效分布式离群点检测算法.pdf
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基于数据模式聚类算法的离群点检测 (2007年)
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针对传统模式挖掘算法在事务包含模式定义上未考虑模式间的包含关系而使聚类结果不够优良的问题，提出一种新的基于模式聚类的离群点检测算法PCOT，该算法适合于高维数据空间，采用一种新的事务包含模式，通过将模式表示成超图，用超图分割方法对模式进行聚类．实验与分析结果表明，该算法能有效地在高维稀疏空间中发现离群点．
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根据数据流概念漂移检测结果来自适应地调整滑动窗口大小，从而实现对数据流的离群点检测，与其他离群点算法的一系列实验验证和对比结果表明，DOKM算法在人工数据集和真实数据集中均可以实现对离群点的有效检测。
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