| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 离群点挖掘技术 | 第16-23页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第16-17页 |
| 2.1.1 数据挖掘的定义 | 第16页 |
| 2.1.2 数据挖掘的主要任务 | 第16-17页 |
| 2.2 离群点挖掘技术 | 第17-22页 |
| 2.2.1 离群点的概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 离群点产生的原因 | 第18-19页 |
| 2.2.3 离群点的分类 | 第19页 |
| 2.2.4 离群点挖掘算法分析 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于高斯核函数的局部离群点检测算法 | 第23-33页 |
| 3.1 引言 | 第23-24页 |
| 3.2 问题的引入 | 第24-25页 |
| 3.3 GLOD算法概述 | 第25-32页 |
| 3.3.1 GLOD算法思想 | 第25-29页 |
| 3.3.2 GLOD算法描述 | 第29-31页 |
| 3.3.3 GLOD算法分析 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于局部密度的离群点挖掘算法 | 第33-45页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 问题的引入 | 第33-36页 |
| 4.3 离群点检测算法LDOD | 第36-44页 |
| 4.3.1 LDOD算法思想 | 第36页 |
| 4.3.2 LDOD算法的相关定义 | 第36-39页 |
| 4.3.3 LDOD算法预处理策略 | 第39-41页 |
| 4.3.4 LDOD算法描述 | 第41-43页 |
| 4.3.5 LDOD算法分析 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第45-54页 |
| 5.1 实验环境配置 | 第45页 |
| 5.2 实验数据来源 | 第45-46页 |
| 5.3 基于高斯核函数的局部离群点挖掘算法的实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 5.3.1 算法执行精确度分析 | 第46-48页 |
| 5.3.2 算法执行时间对比分析 | 第48-49页 |
| 5.4 基于局部密度的离群点挖掘算法的实验结果及分析 | 第49-53页 |
| 5.4.1 算法执行精确度分析 | 第50-51页 |
| 5.4.2 算法执行时间对比分析 | 第51-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |