下载此文档

聚类分析和离群点识别技术研究及其应用的综述报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【聚类分析和离群点识别技术研究及其应用的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【聚类分析和离群点识别技术研究及其应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。聚类分析和离群点识别技术研究及其应用的综述报告聚类分析和离群点识别技术研究及其应用的综述报告概述:随着现代社会信息量的急剧增长,寻找和利用数据中的潜在模式和关联已经成为了各领域的核心问题,除了分析数据中存在的结构和规律之外,识别数据中存在的异常对象(也被称为离群点)也同样重要。聚类分析和离群点识别就是这样两个解决数据挖掘问题的重要技术。一、聚类分析聚类分析是数据挖掘算法中的一个重要分支,它通过对数据集中的对象进行分组,使得同一组内成员的相似度高于不同组之间的成员的相似度。聚类分析在生物分类学、市场营销研究、教育评估等领域中有着广泛的应用背景。它的主要任务是发现数据集中的自然聚类,使得组内的对象具有相似性,并且组间的对象具有很大的差异性。聚类分析的方法可以归纳为两类:一是基于距离的聚类法,二是基于密度聚类法。前者的基本思路是通过测量不同数据点之间的距离,将距离最近的数据点聚集在一起,从而发现潜在的聚类;后者则将数据集看作是整个空间的点密度分布,通过密度相邻的点互相连接来刻画数据点之间的关系,并据此发现聚类。聚类算法的优点在于无需事先设置类别标签,能够自动发现数据集中的隐藏模式,并适应大量数据和高维数据分析的需求。常见的聚类算法包括KMeans(基于距离)和DBSCAN(基于密度)等。二、离群点识别除了聚类分析,离群点(Outlier)识别是数据挖掘中另一个重要的技术问题。离群点是指在某一数据集中与其他数据点的该种性质值不同或“异于常规”的对象。它不同于噪声,噪声一般是在测量或记录数据时引起的随机误差。离群点往往是数据集中的少数极端值,但是有时候它们也可能包含了分类集群之外的极端值。离群点识别技术本质上是一种迭代的过程:首先基于某种统计模型或距离度量方法对样本点进行学****然后通过设置阈值或者规则,识别出与大部分样本明显不同的点。常见的离群点识别算法包括基于统计理论的方法、基于距离的方法、基于聚类的方法和基于密度的方法等,如局部异常因子(LOF)和孤立森林(Isolationforest)等。离群点识别应用广泛,例如在金融领域中,识别异常交易及金融欺诈,或者用于医学领域中的异常检测。结论:聚类分析和离群点识别作为数据挖掘领域中两个重要的技术问题,已经在众多领域中发挥重要作用。通过聚类方法可以有效地发现数据集中的隐藏聚类模式和结构关系,而离群点识别可以帮助我们识别并去除数据中的异常值,从而提高数据的质量和可信度。在实际应用中,聚类分析和离群点识别技术通常是结合使用的,为分析用户行为、物流路径和工程领域中的异常检测等问题提供了有力的解决方案。

聚类分析和离群点识别技术研究及其应用的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小11 KB
  • 时间2024-04-20