面向高维大数据的离群点检测算法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究生期间主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 高维大数据离群点检测算法研究现状 | 第16-25页 |
| 2.1 高维大数据离群点检测算法 | 第16-19页 |
| 2.1.1 降维投影变换方式 | 第17页 |
| 2.1.2 启发式的特征选取方式 | 第17-18页 |
| 2.1.3 子空间的离群点检测技术 | 第18-19页 |
| 2.2 局部离群点的检测算法 | 第19-22页 |
| 2.3 基于角度方差的离群点检测 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于子空间的离群点检测算法 | 第25-42页 |
| 3.1 引言 | 第25-27页 |
| 3.2 基于局部密度分布矩阵的子空间算法 | 第27-33页 |
| 3.2.1 相关概念与定义 | 第27-28页 |
| 3.2.2 子空间选择及剪枝策略 | 第28-32页 |
| 3.2.3 SRS算法 | 第32-33页 |
| 3.3 算法设计 | 第33-36页 |
| 3.3.1 算法步骤 | 第33-35页 |
| 3.3.2 最佳阈值选择 | 第35-36页 |
| 3.3.3 算法分析与讨论 | 第36页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第36-41页 |
| 3.4.1 人工数据集上的结果分析 | 第37-40页 |
| 3.4.2 真实数据集上的结果分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于角度方差的高维离群点检测算法 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42-44页 |
| 4.2 基于角度方差的网格离群点检测算法 | 第44-48页 |
| 4.2.1 相关概念与定义 | 第44-45页 |
| 4.2.2 动态网格划分 | 第45-48页 |
| 4.3 算法设计 | 第48-50页 |
| 4.3.1 算法步骤 | 第48-49页 |
| 4.3.2 算法分析与讨论 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 今后工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第59页 |
