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复杂数据环境下基于信息熵理论的异常检测技术研究
一、引言
在大数据时代，我们面临着海量、复杂、多源的数据环境。在这些数据中，异常检测技术显得尤为重要。异常检测，即从大量数据中识别出与常规模式不符的异常数据，对于许多领域如金融欺诈检测、网络安全、医疗诊断等具有重要意义。传统的异常检测方法往往依赖于特定的假设和模型，但在复杂数据环境下，这些方法往往难以有效工作。因此，本文提出了一种基于信息熵理论的异常检测技术，以应对复杂数据环境下的挑战。
二、信息熵理论概述
信息熵是一种衡量信息不确定性的度量，它反映了随机变量的不确定性程度。在异常检测中，信息熵可以用来衡量数据的复杂性和混乱程度，从而帮助我们识别
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