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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
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