基于熵度量的空间邻域离群点查找.pdf
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融合邻域粒信息的离群检测.docx
融合邻域粒信息的离群检测
一、引言
随着大数据时代的到来，离群检测作为数据挖掘和模式识别的重要手段，越来越受到研究者的关注。离群检测，也称为异常检测或异常值检测，其核心目标是从大规模数据中识别出那些显著不同于其他数据点的离群点。这些离群点往往包含着重要的信息，可能对商业决策、网络安全、医疗诊断等领域产生重要影响。然而，传统的离群检测方法往往只关注数据点的数值特征，忽略了数据间的邻域关系和粒度信息。因此，本文提出了一种融合邻域粒信息的离群检测方法，旨在更全面地捕捉数据的异常特征。
二、相关研究
在离群检测领域，许多研究者已经提出了各种方法。传统的离群检测方法主要基于统计理论，如基于距离的离群因子
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一种基于聚类特征树和离群度量化的散乱污企业研判方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112800148 B
(45)授权公告日 2022.06.07
(21)申请号 202110156908.1 (74)专利代理机构 福州元创专利商标代理有限
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基于空间拓扑关系的离群检测算法研究的开题报告.docx
基于空间拓扑关系的离群检测算法研究的开题报告
一、课题背景与研究意义
离群检测是数据挖掘的一个重要领域，广泛应用于数据清洗、异常检测、欺诈检测等多个领域，尤其在金融、医疗、网络安全等领域中具有广泛的应用场景。传统的离群检测算法主要基于统计学方法和机器学习方法，这些方法大都依赖于具体的数据分布和前提条件，导致它们不适用于所有类型的数据和应用场景。
近年来，一些新的离群检测算法在发展，其中基于空间拓扑关系的离群检测算法具有越来越广泛的应用。基于空间拓扑关系的离群检测算法主要基于数据点之间的相互关系，通过研究数据点之间的距离、密度等特征，来判断一个数据点是否是离群点。相比传统的方法，基于空间拓扑关系
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基于空间邻域分析的肺部CT图像分割装置.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114549552 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210137852.X
(22)申请日 2022.02.15
(71)申请人 上海翰宇生物科技有
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基于局部邻域多流形度量的人脸识别-计算机应用研究.PDF
第３５卷第４期 计 算 机 应 用 研 究 Ｖｏｌ３５Ｎｏ４
２０１８年４月 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ Ａｐｒ．２０１８
基于局部邻域多流形度量的人脸识别
ａ，ｂ ａ，ｂ ａ，ｂ
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度量空间.doc
第2章 拓扑空间
2.1 度量空间
2.1.1 度量空间的一些基本概念2.1.1 设是一个非空集合，为一个映射，若对，有
(1) ，并且； （非负性）
(2) ； （对称性）
(3) ； （三角不等式）
则称为的(metric)；成为度量空间或距离空间，并且当度量自明而无须特别指出时，径称为度量空间；对，实数称为从点到的距离。
度量空间的任意非空子集，就以中的度量作为上的度量，则也是度量空间，称（或）为的子空间。
例2.1. 离散度量空间。
设为任一非空集，定义如下：对，
容易验证确为的度量，并
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基于空间邻域加权的模糊核C-均值图像聚类及其应用研究的开题报告.docx
基于空间邻域加权的模糊核C-均值图像聚类及其应用研究的开题报告
1.研究背景和意义
图像聚类是一种基于特征相似性和空间信息的图像分析方法，具有在图像处理、计算机视觉和模式识别等领域中广泛应用的潜力。然而，传统的聚类方法对于图像中存在的噪声、变形和复杂纹理等问题常常无法有效处理，影响聚类效果和图像分析的准确性。
因此，本研究旨在探索一种基于空间邻域加权的模糊核C-均值算法，以提高图像聚类的鲁棒性和准确性，并应用到图像分割、目标识别等领域，为相关领域的研究和实际应用提供有力支持。
2.研究内容和方法
本研究计划从以下方面进行研究：
（1）分析图像聚类的基本概念和算法，并重点分析模糊C-均值算法的原
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高维空间中的离群点发现A-软件学报.PDF
1000-9825/2002/13(02)0280-11 ©2002 Journal of Software 软 件 学 报 Vol.13, No.2
高维空间中的离群点发现
魏 藜, 宫学庆, 钱卫宁, 周傲英
(复旦大学 计算机科学与工程系,上海 200433)
E-mail: {lwei,xqgong,wnqian,ayzhou}@
摘要: 在许多KDD(knowledge discovery in databases)应用中,如电子商务中的欺诈行为监测,例外情况或离群点
的发现比常规知识的发现更有意义.现有的离群点发现大多是针对数值属性的,
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拓扑空间开集闭集闭包聚点邻域.doc
吉首大学数学与统计学院 点集拓扑教案
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拓扑空间与拓扑不变量
数学分析中的连续函数的定义与和值域都是欧氏空间（直线、平面或空间）或是其中的一部分。本章将首先把连续函数的定义域和值域的主要特征抽象出来用以定义度量空间，将连续函数的主要特征抽象出来用以定义度量空间的连续映射。然后将两者再度抽象，给出拓扑空间和拓扑空间之间的连续映射。随后逐步提出拓扑空间的一些基本问题如邻域、开集、闭集、闭包、聚点、导集、内部、边界、序列、极限等。进一步引入紧致性、连通性、可数性与分离性等重要的拓扑不变性
§1.1拓扑空间、开集、闭集、聚点、闭包、邻域
一、问题的引入
数学分析里我们知
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邻域空间检验方法在降水评估中的应用.pdf
第37卷第1期暴雨灾害Vol.37No.1
2018年2月TORRENTIALRAINANDDISASTERSFeb.2018
赵滨,张博.邻域空间检验方法在降水评估中的应用[J].暴雨灾害,2018,37(1):1-7
ZHAOBin,ZHANGBo.Applicationofneighborhoodspatialverificationmethodonprecipitationevaluation[J].TorrentialRainandDisasters,
2018,37(1):1-7
邻域空间检验方法在降水评估中的应用
赵滨,张博
（国家气象中心，北京100081）
摘要:传统的降水检
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拓扑空间与拓扑不变量
数学分析中的连续函数的定义与和值域都是欧氏空间（直线、平面或空间）或是其中的一部分。本章将首先把连续函数的定义域和值域的主要特征抽象出来用以定义度量空间，将连续函数的主要特征抽象出来用以定义度量空间的连续映射。然后将两者再度抽象，给出拓扑空间和拓扑空间之间的连续映射。随后逐步提出拓扑空间的一些基本问题如邻域、开集、闭集、闭包、聚点、导集、内部、边界、序列、极限等。进一步引入紧致性、连通性、可数性与分离性等重要的拓扑不变性
§1.1拓扑空间、开集、闭集、聚点、闭包、邻域
一、问题的引入
数学分析里我们知道，在连续函数的定义中只涉及距离这个概念，定义域是一维欧氏空间,即
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一种动态空间球搜索点云K邻域方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113362340 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110623781.X
(22)申请日 2021.06.04
(71)申请人 中国计量大学
地址
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基于标记的多状态离群点去除算法.pptx
基于标记的多状态离群点去除算法;;引言;;;;离群点检测算法概述;定义;;;多状态数据建模与标记方法;;标记方法选择;;基于标记的多状态离群点去除算法设计;;数据预处理;;;;实验结果与分析;;;;表3展示了各算法在NSL-KDD数据集上的实验结果。在该数据集上，MSOR算法依然表现出色，各项指标均优于其他对比算法。;实验结果讨论
通过对比实验结果可以看出，基于标记的多状态离群点去除算法（MSOR）在多个公开数据集上均取得了优异的性能表现。这主要得益于MSOR算法能够充分利用标记信息来指导离群点的检测和去除过程，从而提高了算法的准确性和效率。
与其他常见离群点检测算法相比，MSOR算法在处理多
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基于聚类算法与K近邻的离群点检测方法
一、引言
随着大数据时代的来临，处理海量的数据并从中发现有用的信息成为了一个重要的挑战。离群点检测是数据挖掘领域中的一个重要任务，它可以帮助我们识别出那些与大部分数据显著不同的数据点。这些离群点可能包含重要的信息，如异常事件、错误数据等。本文将介绍一种基于聚类算法与K近邻的离群点检测方法，该方法能够有效地从大规模数据中识别出离群点。
二、聚类算法与K近邻的基本原理
1.聚类算法
聚类算法是一种无监督学习方法，它将数据集分成若干个组或簇，使得同一簇内的数据具有较高的相似性，而不同簇之间的数据相似性较低。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN
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基于距离离群点的深度剖析与前沿探索.docx
基于距离离群点的深度剖析与前沿探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，数据如潮水般涌现，渗透到各个领域。从科学研究中的实验数据、金融领域的交易记录，到医疗行业的病例信息、互联网中的用户行为数据等，数据量呈爆炸式增长。然而，在这些海量的数据中，离群点作为与其他数据点具有显著差异的数据对象，广泛存在且难以避免。
离群点的产生原因多种多样。在数据采集阶段，可能由于传感器故障、人为操作失误等原因导致数据记录错误，从而产生离群点。例如，在气象监测中，若某一时刻气象传感器出现故障，记录的温度、湿度等数据可能与实际情况偏差极大，成为离群点。在数据生成过程中，自然变异、特殊事件等也会引发离群