SDO（稀疏数据观察者）：基于低密度模型的异常值检测-matlab开发

SDO 是一种算法，它通过基于距离的异常值估计对数据样本进行评分。 与其他异常值检测算法一样，SDO 是一个急切的学习器，它在训练阶段创建数据集的低密度模型，然后将新样本与创建的模型进行比较。 这种方案允许在应用阶段减轻计算负荷，不需要再次调用旧数据样本。 SDO 被设计为嵌入在自主运行且必须以连续方式处理大量数据的系统或框架中。 SDO 是一种用于大数据和流数据应用程序的机器学习解决方案。