基于距离的离群点检测算法分析与研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| ·论文的章节安排 | 第14-15页 |
| 2 数据挖掘和离群点检测 | 第15-29页 |
| ·数据挖掘概述 | 第15-19页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘的应用与发展 | 第19页 |
| ·离群点检测概述 | 第19-22页 |
| ·离群点产生原因 | 第20页 |
| ·离群点定义 | 第20-21页 |
| ·离群点检测的应用 | 第21-22页 |
| ·传统离群点检测算法概述 | 第22-25页 |
| ·基于分布的离群点检测算法 | 第22页 |
| ·基于深度的离群点挖掘算法 | 第22页 |
| ·基于聚类的离群点检测算法 | 第22-23页 |
| ·基于距离的离群点挖掘算法 | 第23-24页 |
| ·基于密度的离群点挖掘算法 | 第24-25页 |
| ·离群点检测研究热点 | 第25-28页 |
| ·高维离群点检测 | 第25-26页 |
| ·空间离群点检测 | 第26-27页 |
| ·时序离群点检测 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 离群点检测相关技术 | 第29-37页 |
| ·数据预处理技术 | 第29-31页 |
| ·数据清理 | 第29-30页 |
| ·数据集成与变换 | 第30页 |
| ·数据规约 | 第30-31页 |
| ·降维技术 | 第31-35页 |
| ·特征选择 | 第31-33页 |
| ·特征变换 | 第33-35页 |
| ·抽样技术 | 第35-36页 |
| ·抽样技术概述 | 第35-36页 |
| ·抽样方法介绍 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于粗粒度单元的离群点检测算法 | 第37-47页 |
| ·相关分析 | 第37-39页 |
| ·问题的提出 | 第37页 |
| ·基本定义 | 第37-38页 |
| ·距离的度量 | 第38-39页 |
| ·数据标准化 | 第39页 |
| ·基于粗粒度单元的离群点检测算法 | 第39-46页 |
| ·初始参数的计算 | 第39-41页 |
| ·粗粒度单元的划分 | 第41-43页 |
| ·算法描述 | 第43-44页 |
| ·算法分析 | 第44-45页 |
| ·算法有效性测试 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| ·实验环境与数据来源 | 第47页 |
| ·实际性能的比较与分析 | 第47-49页 |
| ·参数影响的比较与分析 | 第49-51页 |
| ·数据规模 | 第49页 |
| ·距离参数 | 第49-50页 |
| ·阈值参数 | 第50-51页 |
| ·数据维度 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·论文工作总结 | 第52-53页 |
| ·未来工作展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| 作者在硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
