物联网数据处理第6章离群点挖掘
离群点的判定
离群点的判定摘要本文首先对离群点进行了定义，离群点（outlier）是指数值中，远离数值的一般水平的极端大值和极端小值。
因此，也称之为歧异值，有时也称其为野值。
深入了解了形成离群点的原因，并建立数学模型来找出一维、n维数据中的离群点，主要利用聚类的离群挖掘法。
针对问题一，考虑到数据的杂乱性，先对数据进行排序，由于在实际生活中我们需要处理的数据量往往比较多，离群点的个数也不确定，就考虑对数据进行分类处理，利用离群值跳跃度比较大的特点，采用斜率比较的方法进行分类，在分类的过程中我们就会很容易的发现离群点。
最后再对完成分类的数据进行分析。
完成分类的数据往往差距更小，可以近似的认为数据服从正态分布，利用正态分布的性质可以找出每类数据中的离群点，这样就找出了数据中所有的离群点。
针对问题二，我们主要采用具体的数据绘制具体的图形来分析存在的离群点，并说明离群点带来的影响。
针对问题三，我们主要利用基于聚类的离群挖掘方法，先利用一趟算法对数据集进行聚类；然后再计算每个簇的离群因子，并按离群因子对簇进行排序，最终确定离群簇，也即确定离群对象。
确定算法以后再利用具体的数据进行检测，看该模型是否可行。
关键词：数据的分类处理聚类的离群挖掘方法（CBOD）一、问题重述A题：离群点的判定离群点（outlier）是指数值中，远离数值的一般水平的极端大值和极端小值。
因此，也称之为歧异值，有时也称其为野值。
形成离群点的主要原因有：首先可能是采样中的误差，如记录的偏误，工作人员出现笔误，计算错误等，都有可能产生极端大值或者极端小值。
其次可能是被研究现象本身由于受各种偶然非正常的因素影响而引起的。
例如：在人口死亡序列中，由于某年发生了地震，使该年度死亡人数剧增，形成离群点；在股票价格序列中，由于受某项政策出台或某种谣传的刺激，都会出现极增，极减现象，变现为离群点。
不论是何种原因引起的离群点对以后的分析都会造成一定的影响。
从造成分析的困难来看，统计分析人员说不希望序列中出现离群点，离群点会直接影响模型的拟合精度，甚至会得到一些虚伪的信息。
点云离群点的概念-概述说明以及解释
点云离群点的概念-概述说明以及解释1.引言文章1.1 概述部分的内容主要是对整篇文章的主题进行概括和解释，并简要介绍点云离群点的概念和与之相关的重要性。
概述：点云是一种用于描述三维物体的数据形式，它由大量的离散点组成，每个点都有自己的坐标信息和属性值。
随着三维数据获取技术的快速发展，点云已广泛应用于各个领域，如计算机图形学、机器人、虚拟现实和三维重建等。
在点云中，离群点是指与周围点具有明显差异的点，它们可能是由于传感器噪声、数据采集错误或实际场景中的异常对象所导致。
因此，准确地检测和识别离群点对于点云数据的后续处理和分析具有重要意义。
随着近年来点云数据的规模不断增大，以及点云在各个领域的广泛应用，离群点的检测和识别变得越来越重要。
通过识别离群点，我们可以过滤掉异常点的影响，提高点云数据的质量和准确性。
对于三维重建和模型生成任务来说，正确处理离群点可以减少噪声干扰，提高模型的精度和可视化效果。
在机器人领域，离群点的检测可以用于环境感知和导航，帮助机器人实现更加智能和安全的行动。
此外，离群点的识别还可以应用于异常检测和物体识别等任务中。
因此，本文旨在介绍点云离群点的概念和意义，并对当前的研究进展进行综述。
首先，本文将详细介绍点云的定义和应用，包括点云数据的获取方式和常见的点云表示方法。
接着，将重点讨论离群点的概念和意义，包括离群点的定义、分类和检测方法。
最后，对已有的研究成果进行总结和展望，探讨未来点云离群点检测的研究方向和应用前景。
通过本文的阐述和讨论，读者将能够深入了解点云离群点的概念和重要性，并对该领域的研究现状和未来发展有一个全面的认识。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以从以下几个方面进行描述：1. 介绍章节目录及标题：在文章结构部分，首先可以简要介绍文章的章节目录及各个章节的标题。
这样可以帮助读者更好地理解全文的组织框架。
2. 每个章节的主要内容概述：对每个章节的主要内容进行简要概述，提供一个总览，让读者对全文有一个大致的了解。
离群点检测算法在药品不良反应异常信号挖掘中的应用
论著·论述离群点检测算法在药品不良反应异常信号挖掘中的应用张 毅 朱凌海南京邮电大学物联网学院 江苏省南京市 210023【摘 要】将药品分类的前提下，以药品为对象，不良反应为属性，PRR值为参数，利用局部离群因子检测算法得到药品和其对应的离群因子。
利用我国药品不良反应监测数据进行仿真实验，结果表明该离群点检测算法可以较好地用于药品不良反应异常信号的挖掘。
【关键词】药品不良反应；离群点；信号检测在药品不良反应(adverse drugreaction，ADR)信号挖掘中，信号被WHO定义为：未知的或是尚未完全证明的药物与不良反应事件可能有因果关系的信息,而药品不良反应指的是合格的药品在正常使用下出现的无关的或者意外的有害反应[1]。
目前比较普遍的ADR信号检测方法有报告比值比法(POR)、比例报告法(PRR)、相对比值比法(RR)、MHRA法、BCPNN法等[2]。
不同的挖掘方法原理不尽相同，比例报告法(PRR)的原理：PRR=数据库中目标药物引起目标事件的实际报告比/数据库中目标事件的背景报告比,当PRR显著大于2时,则认为该目标药物-目标事件为一信号[3]。
在样本空间中，与其他样本点的一般行为或特征不一致的点，我们称为离群点，也称为孤立点。
离群点有可能是错误的数据，也可能是非常有价值的信息。
在药品不良反应信号检测中，我们往往注重了大量普遍存在的信号，而忽略了异常信号的存在。
目前，国内对药品不良反应的相关研究大多是药品不良反应信号检测，缺乏药品不良反应信号中异常信号的挖掘研究。
从统计学意义看，这些异常信号即为离群点，具有与众不同的特征，对药品的危害研究有极其重要的参考价值。
因此，对药品不良反应信号的进行离群点检测具有很大的研究价值。
离群点的检测方法有基于统计的离群点检测方法、基于深度的离群点检测方法、基于偏移的离群点检测方法、基于聚类的离群点检测算法和基于密度的离群点检测算法等[4]。
离群点算法
离群点算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：离群点（Outlier）是指数据集中与其他数据点明显不同的数据点。
离群点算法是指一系列用来检测和识别离群点的技术和方法。
在数据分析和机器学习中，离群点算法可以有效地识别异常数据点，帮助我们更准确地进行数据分析和建模。
离群点算法主要分为基于统计学的方法、基于聚类的方法和基于密度的方法等多种类型。
每种类型的算法都有其独特的优缺点和适用范围。
在实际应用中，我们可以根据具体的数据集和需求选择合适的算法进行离群点检测。
一种常用的离群点算法是基于统计学的方法，其中最常见的是Z 分数（Z-score）方法。
Z分数是一种标准化的统计量，表示数据点与平均值的偏离程度。
通过计算数据点的Z分数，我们可以判断数据点是否为离群点。
一般来说，Z分数绝对值大于3的数据点可以被认为是离群点。
除了Z分数方法外，还有一些其他基于统计学的离群点算法，如Tukey的箱线图（Boxplot）、Grubbs检验等。
这些方法都可以有效地检测离群点，但在实际应用中需要根据具体情况选择最合适的方法。
另一种常用的离群点算法是基于聚类的方法，其中LOF（Local Outlier Factor）算法是一种常见的基于聚类的离群点算法。
LOF算法通过计算数据点周围邻近点的密度来判断数据点是否为离群点。
密度较低的数据点很可能是离群点。
通过计算LOF值，我们可以对数据点进行离群点判断。
基于密度的离群点算法也是一种常用的方法，其中DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种典型的基于密度的离群点算法。
DBSCAN算法通过将数据点分为核心点、边界点和噪声点来判断数据点是否为离群点。
在DBSCAN算法中，噪声点通常被认为是离群点。
离群点算法在数据分析和机器学习中扮演着重要的角色。
通过识别和处理离群点，我们可以得到更准确的数据分析结果，提高模型的准确性和稳定性。
L O F 离 群 点 检 测 算 法
数据挖掘（五）离群点检测5 异常检测方法异常对象被称作离群点。
异常检测也称偏差检测和例外挖掘。
异常检测的方法：（1）基于模型的技术：首先建立一个数据模型，异常是那些同模型不能完美拟合的对象；如果模型是簇的集合，则异常是不显著属于任何簇的对象；在使用回归模型时，异常是相对远离预测值的对象。
（2）基于邻近度的技术：通常可以在对象之间定义邻近性度量，异常对象是那些远离其他对象的对象。
（3）基于密度的技术：仅当一个点的局部密度显著低于它的大部分近邻时才将其分类为离群点。
（1）统计方法。
统计学方法是基于模型的方法，即为数据创建一个模型，并且根据对象拟合模型的情况来评估它们。
大部分用于离群点检测的统计学方法都是构建一个概率分布模型，并考虑对象有多大可能符合该模型。
离群点的概率定义：离群点是一个对象，关于数据的概率分布模型，它具有低概率。
这种情况的前提是必须知道数据集服从什么分布，如果估计错误就造成了重尾分布。
异常检测的混合模型方法：对于异常检测，数据用两个分布的混合模型建模，一个分布为普通数据，而另一个为离群点。
聚类和异常检测目标都是估计分布的参数，以最大化数据的总似然（概率）。
聚类时，使用EM算法估计每个概率分布的参数。
然而，这里提供的异常检测技术使用一种更简单的方法。
初始时将所有对象放入普通对象集，而异常对象集为空。
然后，用一个迭代过程将对象从普通集转移到异常集，只要该转移能提高数据的总似然（其实等价于把在正常对象的分布下具有低概率的对象分类为离群点）。
（假设异常对象属于均匀分布）。
异常对象由这样一些对象组成，这些对象在均匀分布下比在正常分布下具有显著较高的概率。
优缺点：（1）有坚实的统计学理论基础，当存在充分的数据和所用的检验类型的知识时，这些检验可能非常有效；（2）对于多元数据，可用的选择少一些，并且对于高维数据，这些检测可能性很差。
（2）基于邻近度的离群点检测。
一个对象是异常的，如果它远离大部分点。
数据挖掘——第九章离群点挖掘上课讲义
离群点挖掘(Outlier mining)
离群点挖掘问题由两个子问题构成：。 (1)定义在一个数据集中什么数据是不一致或离群的数据； (2)找出所定义的离群点的有效挖掘方法。离群点挖掘问题
离群点检测方法分类
从使用的主要技术路线角度分类
基于统计的方法 基于距离的方法 基于密度的方法 基于聚类的方法 基于偏差的方法 基于深度的方法 基于小波变换的方法 基于神经网络的方法…
Porkess的定义：离群点是远离数据集中其余部分的 数据
离群点的特殊意义和实用价值
现有数据挖掘研究大多集中于发现适用于大部分数据的 常规模式,在许多应用领域中，离群点通常作为噪音而忽 略，许多数据挖掘算法试图降低或消除离群点的影响。而 在有些应用领域识别离群点是许多工作的基础和前提，离 群点会带给我们新的视角。
生年月、学位和职称作为检测属性。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
出生年月 198907 198510 196008 197909 196002 195511 198109 197408 198109 198206 198301 195706 195712 197302 197211 195001 197304 195011 196911
可以概括为如何度量数据偏离的程度和有效发现离群点的 问题。
为什么会出现离群点？
测量、输入错误或系统运行错误所致 数据内在特性所决定 客体的异常行为所致
离群值分析与处理
离群值分析与处理离群值（Outlier）是指在数据集中与其他观测值明显不同的数值。
离群值的存在可能会对数据分析和建模产生负面影响，因此需要进行离群值分析与处理。
本文将介绍离群值的定义、检测方法以及处理策略。
一、离群值的定义离群值是指在数据集中与其他观测值明显不同的数值。
离群值可能是由于测量误差、数据录入错误、异常事件等原因导致的。
离群值的存在可能会对数据分析和建模产生误导，因此需要进行离群值分析与处理。
二、离群值的检测方法1. 基于统计学方法的离群值检测基于统计学方法的离群值检测主要包括基于均值和标准差的Z-score方法、基于箱线图的IQR方法等。
Z-score方法通过计算观测值与均值之间的差异来判断是否为离群值，一般认为Z-score大于3或小于-3的观测值为离群值。
IQR方法通过计算数据的四分位数来判断是否为离群值，一般认为低于下四分位数减去1.5倍IQR或高于上四分位数加上1.5倍IQR的观测值为离群值。
2. 基于距离的离群值检测基于距离的离群值检测主要包括基于欧氏距离的K-means算法、基于密度的LOF算法等。
K-means算法通过计算观测值与聚类中心之间的距离来判断是否为离群值，距离超过阈值的观测值被认为是离群值。
LOF算法通过计算观测值周围邻域内的密度来判断是否为离群值，密度较低的观测值被认为是离群值。
三、离群值的处理策略1. 删除离群值最简单的处理离群值的方法是直接删除离群值。
但是需要注意，删除离群值可能会导致数据集的偏移和信息丢失，因此需要谨慎使用。
2. 替换离群值替换离群值是指将离群值替换为数据集的其他数值。
常用的替换方法包括使用均值、中位数、众数等代替离群值。
选择替换方法时需要考虑数据的分布情况和离群值的原因。
3. 分箱处理分箱处理是将数据分成多个区间，将离群值分配到相应的区间中。
分箱处理可以减少离群值对整体数据的影响，同时保留了离群值的一部分信息。
4. 使用异常检测模型使用异常检测模型是一种更加复杂的离群值处理方法。
如何使用机器学习技术进行异常检测和故障诊断的方法
如何使用机器学习技术进行异常检测和故障诊断的方法使用机器学习技术进行异常检测和故障诊断的方法引言：随着大数据和物联网的快速发展，各行各业都面临着大规模数据的处理和管理需求。
在这个过程中，出现异常和故障现象已经成为不可避免的问题。
因此，研究如何使用机器学习技术进行异常检测和故障诊断变得尤为重要。
本文将介绍几种常见的方法来利用机器学习技术进行异常检测和故障诊断。
一、异常检测方法1. 传统统计方法传统的异常检测方法主要基于统计学原理，包括均值、标准差、中位数等。
通过构建一个基准模型来比较新数据与基准模型的差异，并将差异程度超过一定阈值的数据标记为异常。
2. 基于规则的方法基于规则的异常检测方法通过事先定义一系列规则来判断数据是否异常。
这些规则可以是基于专家知识的，也可以是根据业务规则得到的。
例如，根据温度超过某个阈值或传感器读数突然超过上限等。
3. 机器学习方法机器学习方法通过使用已有数据的特征来训练模型，从而能够从新数据中找出异常。
常用的机器学习方法包括：(1) 无监督学习方法：包括聚类算法、离群点检测算法等。
聚类算法可以将相似的数据归为一类，从而发现异常点。
离群点检测算法则通过计算数据点与其他数据点的距离来找出离群点。
(2) 监督学习方法：通过已有标记的数据来训练分类器或回归模型，再用来预测新数据。
在异常检测中，将异常数据作为正样本，正常数据作为负样本进行训练，从而得到一个分类模型。
然后使用该模型来预测新数据的异常程度。
二、故障诊断方法1. 基于知识的方法基于知识的故障诊断方法依靠专家知识和规则来判断故障原因。
这些知识是提前通过人工经验或领域知识总结出来的，并且通常以规则或决策树的形式表达。
通过对待检测系统的状态进行监测和比对，提取出与已知故障模式匹配的特征，然后根据匹配情况判断故障种类。
2. 机器学习方法机器学习方法可以从大量的历史数据中学习到不同故障模式之间的关联规律。
主要有以下几种方法：(1) 基于特征选择的方法：根据领域知识选取与故障相关的特征，再利用这些特征训练分类模型来识别故障原因。
《离群点分析》课件
基于密度的方法
DBSCAN方法
基于数据点的密度来划分簇，并 将低密度区域中的数据点判定为 离群点。
LOF方法
通过计算数据点与邻域数据点之 间的局部离群因子来判断数据点 的离群程度。
ABOD方法
利用数据点的角度信息评估其离 群程度，适用于多维数据集。
离群点在实际应用中的应用
金融欺诈检测
离群点分析可以用于识别异 常的交易模式、异常用户行 为和欺诈行为，提升金融系 统的安全性。
群点分析将变得更加智能化、自动化和
广泛应用。
可能包含错误、噪声或异
据中的异常情况、提升数
方法是常用的离群点检测
常行为。
据质量和准确性题解决。
用的场景和局限性。
基于统计的方法
标准差方法
基于数据的标准差来判断数据点的离群程度，适用于符合正态分布的数据。
箱线图方法
通过统计数据的四分位数和异常值边界来识别离群点，适用于非正态分布和偏态数据。
《离群点分析》PPT课件
离群点分析是一种重要的数据分析技术，用于识别数据中的异常值。本课件 将介绍离群点分析的基本概念、常见方法和实际应用。
离群点分析简介
1 什么是离群点
离群点是在数据集中与其
2 为什么需要离群点分
析
3 常见的离群点检测方
法
他数据明显不同的数据点，
离群点分析有助于发现数
基于统计、距离和密度的
网络入侵检测
通过离群点分析可以检测到 异常的网络流量模式、恶意 攻击和未知的威胁行为。
数据清洗
离群点分析可以发现数据中 的异常值、错误数据和缺失 数据，提升数据质量和准确 性。
结语
1
离群点分析的重要性
离群点分析是数据分析和决策支持中的
物联网中的数据挖掘与分析
物联网中的数据挖掘与分析近几年，随着物联网技术的快速发展，越来越多的设备连接到了互联网，不同类型的设备之间实现了信息共享，从而形成了庞大的数据网络。
这些数据中蕴含着很多有价值的信息，如果能够通过数据挖掘和分析的方法提取出来，将会对人类的生活和工作产生重大影响。
物联网中的数据挖掘和分析主要包括以下几个方面：1.数据预处理由于物联网中的数据来源广泛、类型多样，因此对数据的预处理非常关键。
在采集数据之前，需要经过传感器的数据滤波、采样和去噪等处理过程，以保证数据的准确性和可靠性。
此外，由于不同设备的数据格式不同，还需要进行数据格式转换和数据清洗等预处理工作。
2.数据挖掘对于物联网中的数据，其最重要的任务就是挖掘其中的有用信息。
主要的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
其中，分类是将数据集分成不同的类别，聚类是将数据集中相似的数据点分到同一组中，关联规则挖掘是寻找数据中的关联关系，异常检测则是找出与大部分数据点不同的异常数据点。
3.数据分析数据分析是为了研究数据的特征、规律和趋势。
数据分析的主要方法包括统计分析、数据可视化和模型构建等。
统计分析是通过对数据集中的数据进行数学分析，找出其中的规律。
数据可视化则是将数据以图形、图表等形式展示出来，更加直观地理解和研究数据。
模型构建则是用数学模型来描述数据的特征和规律，从而预测未来的趋势和发展方向。
4.应用场景物联网中的数据挖掘和分析有着广泛的应用场景。
以智能家居为例，通过对传感器数据的分析，可以实现对家庭照明、温度和用电等方面的智能管理。
在智慧城市中，通过对交通流量、空气质量和垃圾处理等数据的分析，可以实现城市交通、环境和公共服务的优化和智能化。
而在工业生产中，通过对生产数据的分析，可以实现生产流程的智能化和优化，提高生产效率和生产质量。
总之，物联网中的数据挖掘和分析是一项非常重要的任务，通过对海量数据的处理和分析，可以帮助人们更好地了解和应对复杂的现实世界。
DBSCAN算法在离群点检测中的应用分析
DBSCAN算法在离群点检测中的应用分析随着物联网、互联网等技术的发展，数据量呈现爆炸性增长，数据中包含大量的噪声和离群点，这些噪声和离群点对数据的分析和挖掘产生了很大的干扰和误导。
离群点检测就是识别数据集中的异常记录或离群点，这些离群点不符合数据集中的规律或趋势，然而离群点检测一直是数据挖掘中的一个难点问题。
本文将介绍一种离群点检测算法，即密度聚类算法（DBSCAN），其原理和应用场景。
一. DBSCAN算法原理DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它发现具有相同密度的点集并将它们视为一个簇，这个算法能够自动发现任意形状的簇，并且能够处理噪声。
该算法会对数据点进行分类，将点分成三类：核心点、边界点和噪声点。
其中，核心点是指在以某一数据点为圆心，半径为ε的圆中，至少有MinPts个数据点的点。
边界点是指不是核心点，但在同一领域内，任何一个核心点与它之间的距离不超过ε的点。
噪声点是指既不是核心点也不是边界点的点。
DBSCAN算法可以分为以下几个步骤：1. 确定半径ε和MinPts2. 随机选择一个未访问过的数据点p3. 如果p是核心点，以p为圆心，半径为ε画一个圆，将圆内的所有数据点标记为同一簇，并递归地进行这种方式的迭代。
4. 如果p是边界点，则将p加入适合的簇中。
5. 重复步骤2-4，直到所有数据点都被访问过。
二. DBSCAN算法在离群点检测中的应用DBSCAN算法在离群点检测中应用广泛。
例如，在交通流量数据的处理中，可以采用这种密度聚类算法，从而实现智能交通的实时监控和优化。
当出现异常的数据时，可以通过DBSCAN算法将其识别为离群点，从而帮助监控人员及时发现并处理问题。
此外，DBSCAN算法在医疗、金融、食品等行业中也有广泛的应用。
例如，在医疗数据中，离群点可能表明患者数据出现异常，通过DBSCAN算法可以快速检测出患者数据的离群点，从而提高医疗服务的质量。
三. DBSCAN算法的优缺点1. 优点DBSCAN算法不需要预先指定簇的个数，能够自动发现任意形状的簇，同时可以处理噪声。
离群值分析与处理
离群值分析与处理离群值（Outlier）是指在数据集中与其他数值明显不同的数值，它可能是由于测量误差、数据录入错误、异常情况等原因导致的。
离群值的存在会对数据分析和建模产生不良影响，因此对离群值的分析和处理是数据处理过程中的重要环节之一。
本文将介绍离群值的概念、检测方法以及处理策略。
一、离群值的概念离群值是指在数据集中与其他数值明显不同的数值，它可能是异常值、噪声或错误值。
离群值的存在会对数据分析和建模产生负面影响，因此需要对其进行识别和处理。
二、离群值的检测方法1. 基于统计学方法的离群值检测基于统计学方法的离群值检测是最常用的方法之一，其中包括Z-Score 方法、箱线图方法等。
Z-Score方法是通过计算数据点与均值的偏差来判断是否为离群值，一般认为Z-Score大于3或小于-3的数据点为离群值。
箱线图方法则是通过计算四分位距来判断数据点是否为离群值，一般认为超出1.5倍四分位距的数据点为离群值。
2. 基于距离的离群值检测基于距离的离群值检测方法包括K近邻方法、LOF（局部离群因子）方法等。
K近邻方法是通过计算数据点与其最近的K个邻居的距离来判断是否为离群值，距离较大的数据点被认为是离群值。
LOF方法则是通过计算数据点与其邻居之间的密度比值来判断是否为离群值，密度比值较小的数据点被认为是离群值。
3. 基于聚类的离群值检测基于聚类的离群值检测方法包括DBSCAN（基于密度的聚类算法）等。
DBSCAN算法通过将数据点划分为核心点、边界点和噪声点来判断是否为离群值，噪声点被认为是离群值。
三、离群值的处理策略1. 删除离群值一种简单直接的处理策略是直接删除离群值，但需要谨慎对待，因为删除离群值可能会导致数据丢失或失真，影响建模结果。
2. 替换离群值另一种处理策略是替换离群值，可以使用均值、中位数、众数等代替离群值，使数据更加平滑。
3. 离群值转换有时候可以对离群值进行转换，如取对数、标准化等方法，使离群值更接近正常数据分布。
离群点算法
离群点算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：离群点算法（Outlier Detection Algorithm）是一种常见的数据挖掘技术，用于识别数据集中的异常值或离群点。
离群点通常指的是与数据集中的大部分数据分布不同的数据点，可能是错误数据、异常数据或者唯一性数据。
识别和检测离群点可以帮助我们发现数据中的异常情况，进而采取相应的措施进行处理，以保证数据质量和模型准确性。
离群点算法可以分为基于统计方法、基于距离方法、基于密度方法等多种类型。
下面将介绍几种常见的离群点检测算法：1.基于统计方法基于统计方法是通过对数据进行统计分析，判断数据点是否符合某种统计模型来识别离群点。
其中最常用的方法是基于箱线图的离群点检测方法。
箱线图首先计算数据的上四分位数和下四分位数，然后根据四分位数计算出箱线的上下限，超出上下限的数据点被判断为离群点。
2.基于距离方法基于距离方法是通过计算数据点之间的相似性或距离来判断数据点是否为离群点。
其中最常用的方法是LOF（局部离群因子）算法。
LOF 算法通过计算数据点周围邻居数据点的密度与自身密度的比值来判断数据点是否为离群点。
密度比值越小，则数据点越可能是离群点。
3.基于密度方法基于密度方法是通过对数据集进行聚类分析，识别数据集中的高密度区域和低密度区域，从而识别离群点。
其中最常用的方法是DBSCAN（基于密度的空间聚类算法）。
DBSCAN算法通过定义核心对象和边界对象的概念，将数据点划分为核心对象、边界对象和噪声点，从而实现离群点的检测。
除了上述的几种常见离群点检测算法之外，还有一些其他的算法如One-Class SVM、Isolation Forest等也常用于离群点检测。
不同的离群点算法适用于不同的数据场景和问题需求，可以根据实际情况选择合适的算法进行离群点检测。
离群点算法在实际的数据分析和挖掘过程中有着广泛的应用。
在金融领域中，离群点算法可以用于检测信用卡欺诈、异常交易等；在工业生产中，离群点算法可以用于监测设备异常、预测设备故障等；在医学领域中，离群点算法可以用于识别疾病患者的异常生理指标等。
数据挖掘单选题
单选题1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题？（A）A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D。
自然语言处理2。
以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？（A)（a）警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b）描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A。
Precision，Recall B。
Recall，Precision C. Precision，ROC D. Recall, ROC 3。
将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C）A. 频繁模式挖掘B。
分类和预测 C. 数据预处理D。
数据流挖掘4。
当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B）A。
分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链5。
什么是KDD？(A)A。
数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现6。
使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A）A. 探索性数据分析B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B）A。
探索性数据分析B。
建模描述C。
预测建模D。
寻找模式和规则8. 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？（C)A。
根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则9。
用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘哪一类任务？（A)A。
根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D。
寻找模式和规则11.下面哪种不属于数据预处理的方法？（D）A变量代换B离散化C聚集D估计遗漏值12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10，11, 13，15,35，50，55, 72，92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
物联网中的数据挖掘与智能分析技术
物联网中的数据挖掘与智能分析技术介绍物联网（IoT）是近年来飞速发展的一项领域，在物联网中存在着大量的数据，这些数据对于智能决策和分析至关重要。
数据挖掘与智能分析技术的发展，为物联网中的数据处理提供了强有力的工具和方法。
本文将介绍物联网中的数据挖掘和智能分析技术的基本概念和应用。
数据挖掘技术什么是数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程，是一种通过自动、半自动和互动的方式来发现、分析和提取以前未知的、潜在的有用的知识的方法。
数据挖掘在物联网中的应用在物联网中，数据挖掘可以用于以下方面：•故障预测与预警：通过对传感器数据的分析，可以提前发现设备故障的迹象，并进行预警，从而降低设备的停机时间和维修成本。
•智能家居：通过对家居设备的使用习惯和环境数据的挖掘，可以提供个性化的智能服务，如智能照明、温度控制等。
•智能交通：通过分析车辆之间的通信数据和交通状况数据，可以实现智能交通管理，提高交通效率和安全性。
数据挖掘方法和技术在物联网中，常用的数据挖掘方法和技术包括：•分类：将数据分为不同的类别，常用的算法有决策树、朴素贝叶斯等。
•聚类：将数据分为相似的群组，常用的算法有K-means、DBSCAN等。
•关联规则挖掘：发现数据中的相关关系，常用的算法有Apriori、FP-growth等。
•时间序列分析：对时间序列数据进行建模和预测，常用的算法有ARIMA、LSTM等。
智能分析技术什么是智能分析智能分析是一种利用人工智能和机器学习技术对大量数据进行分析和决策的方法。
通过智能分析，可以发现数据中的模式、趋势和规律，从而帮助人们做出更加明智的决策。
智能分析在物联网中的应用在物联网中，智能分析可以用于以下方面：•预测性维护：通过对设备传感器数据的分析，可以预测设备的维护需求和故障风险，从而提高设备的可靠性和维护效率。
•智能决策支持：通过对大量历史数据和实时数据的分析，可以为决策者提供准确的信息和决策支持，帮助他们做出更加明智的决策。
物联网的大数据处理
物联网的大数据处理徐之欣;张皖哲;郑书朋【摘要】物联网中数据管理是一个重要的方面,考虑到一个相互关联的对象是不断进行各种信息交流的世界,是产生数据量和参与的过程,这就使数据管理成为关键的问题.我们打算验证和评估物联网的架构与大型数据库,根据大数据的概念我们将实现一个估计算法集成的物联网架构.此外,我们意愿在物联网体系结构中提出并验证跨层通信的可能性.【期刊名称】《电子制作》【年(卷),期】2016(000)008【总页数】1页(P75)【关键词】物联网;K-means算法;大数据;体系结构【作者】徐之欣;张皖哲;郑书朋【作者单位】哈尔滨东北农业大学电气与信息学院 150030;哈尔滨东北农业大学电气与信息学院 150030;哈尔滨东北农业大学电气与信息学院 150030【正文语种】中文【文章摘要】物联网中数据管理是一个重要的方面，考虑到一个相互关联的对象是不断进行各种信息交流的世界，是产生数据量和参与的过程，这就使数据管理成为关键的问题。
我们打算验证和评估物联网的架构与大型数据库，根据大数据的概念我们将实现一个估计算法集成的物联网架构。
此外，我们意愿在物联网体系结构中提出并验证跨层通信的可能性。
物联网；K-means算法；大数据；体系结构物联网（IOT）是一种新的沟通模式，是虚拟扩展世界与物理世界的物体相互连接。
运行大量的应用程序和服务，然后进行开发的同时必须克服极大的挑战使物联网得以实现。
物联网涉及不同的知识领域例如普适计算、网络通信、目标识别和特殊的数据处理。
在这样的背景下，我们引入模式识别机制，本文的重点是一个算法，利用大数据处理检测的离群点，以便选择和实施物联网架构。
物联网是一个全球性的网络基础设施，通过自动识别连接物理和虚拟的物体，具有数据采集和通信的能力。
这个基础设施包括现有的和不断发展的互联网和其他网络。
它将提供特定对象的识别、传感器的设置和自动的连接能力，是独立的联邦服务和应用开发的基础。
数据挖掘导论第六章中文答案
巩卩卫｝)趴e ｝)10= 0.82。
考虑到数据集显示于表格 6.1。
(一)计算支持项集｛ e ｝，｛ b 、d ｝，｛ b 、d 、e ｝通过治疗每个事务ID 作为一个市场购物篮。
答：Table 6.11. Example of market basket transactions CiisttJincT ID TraiMattion ID[temB Bought 10001 {a, d,e} 10024 [a t 20012 同 20031 ｛口心曲：即｝ 30015 30022 仏吐｝ 40029 ｛诃 40040 ｛口：以｝ 50033 {a, 50038 ｛码札电｝ (b) Use the results in part (a) to compute the con fide nee for the associati on rules {b ，d} -{e} and {e} - {b ，d}. Is con fide nee a symmetricmeasure?第六章数据挖掘导论1。
对于每个下列问题，提供一个关联规则的一个例子 从市场购物篮域，满足下列条件。
同样， 这些规则是主观地描述是否有趣。
(一)一个规则，具有较高的支持和高的信心。
也包含金枪鱼。
这种低规则往往是无趣的 (c) 一个规则，低的支持和信心不足。
答:食用油-T 洗衣粉。
如此低的信心规则 往往是无趣的。
(d) 规则,低支持和高的信心。
答:伏特加-T 鱼子酱。
这样的规则往往是有趣的（1如果C 、重复部分（一）通过将每个客户ID 作为一个市场购物篮。
每个项目应被视为一个二进制变量 一个项目出现在 至少有一个交易购买的顾客，和0否则。
） 5 §({&“}) = 7 = 1ff({fr,-d T e} j =— = 0.8 □e 没有明显关系s1,s2,c1和c23. (a) Wliat 諒 the confidcn<T! for The* nilcs 0 ——* and A ——* 0?Answer:—* A )= —* A).氓片 一 0} = 100%,(I'j) Jx't ci , ", and 即 hr the confidf-nrc vrihiE cf th*1 rules? {p} —► {q}： {p}——-{y, r}, and r} -------------- {©}： rctjpcctivvly ・ Lf wc assume thatc^t and eg have different values, wb^it are the possible relationships thnt rviy ( xist ainong 口.血：and cj? \Vhi~h ruk has tho I OWCST coiifi^lciirei 1 Answer;_吓沖"_ 4P )_ 盯puqur) d _ -<F>「叮pugur)'~ MpUh)Considering s(p) > s(j? U q 1) > 就卩U U r)Thus ； ul X c2 屁 cU 上 c2.Th 強refhiT c2 ha^ the lowest coiifidencc.(f) Reprat the aruilysis in part (b) fvsNiimiiig that the rules h-avf 1 idrinical tupperl.Which rule has the liighcst cDtifidciice?Answer:C-tmsidrnng 鼠 pU^} — s{p U U r}but s(p) > ff(p U r JThus; c3 > (cl = c2)所以c2有最低的置信度 0.8TW ，(d) £ railsltiA^it y ;呂口卩pose the cxjnhdence ot tire rides £ --------------- ► 2? anil JJ -----► CJUQ larger than some t.hrrshold. mincQv f. Ts it poFsible that A ——► C has A cotiftdcnoe kss than mi neon J ?Answer:YeSt It <lej>'iids on the supjK )rt of items .4T J3* and C fFur example:s(A ?B) = 60% s(A) = 90%s(A t C) = 20% s(B) = 70%sfE.C.J = 50% s(C) = 60VCLet miTicoii f = 50V(- Vheretoreic(A 一 E)三 66% > vmnecm fc(2J — C) = 7196 > minconfBut c(A -* G) = 22$t < jnincon f4、f 15 an anti-moiLotoTir niea^urr brcrkivsc卫乐…1 J 人订)工■八，}) (G.2iFor rxampk, VT ran compare thr vnhwF? of C, for {.4. /?} and (4,/?n C}.= niin (c(4 —/?) t /?——4J)min {c(A 一 &C 1)疋(Z? 一 AC),c(C 一 AB})111 叭 s(/L /?\C)因为年代 (A,B,C)w 年B)和 max(s(— 个),s(B),s(C)) > maXSSB)一个 因此 Z ({ A 、B }) >Z ({ A,B,C })(b) .『也B) S (AB).= miTJ --------------- ----- .——-— ' A 1 况 Z?)丿max (£(j4 ),s(B))(GQ讯{5C}) is tioti-monotone. We can show this by comparing 丹({4 _B}) against 玳{A,臥C"玳的0｝】= mhi ( max (睜⑷,s(B) I= min (c(4/? —* C)t c(AC ― 8)^( fJC ― 4))_ .广(/LEO) KA 、BQ 就乩 母(&民G)max 凶.4. £?)h i 扎(7),乱”,CJ)Sine® J (J 4.Z?_(7) < anti UIHX [>(.4. !?).观A, C). $(/?,(?)) < max(s(j4)j J (B)), thtrefbn?叩[{£」攵(7卜)c^ii be gTcatrr than or less th^j 】{A, £?y ).Tkncp. the nicasuTP is non-monotone.min (U ——U) jC (B如/}) A)) 成{ZG}) Let '■ M R }) = MAX ( — Au,-■〕血)*… c(^fc —占*缶…川n)) <({必屮}1 = max 3』—Z?)T ct B — A )) =T 币LFF) _ 枣⑷B) 裁7) /{{£!?. C}[ = max (亡(良BC).c(D 一 AC),c{C AB)) 〃(£』.<?)£(m 、c )i (^i. B , cn. = max ( ------- - ---- L . ------- ---- < ------- : ---- L ) "s(A) 孔用) x(C) J = gg 营和 Since 以 C) < s(X, B) and nun(«(>l)4 4(5), tf(C)) < min(s(A), 5(Z?) )t 「({自』,C}) can be greater than or less than Therefore, the iiirasurp is ibon-Lnonotone. Let 孑…，加}) = max] 0(-411,金’…,4jt ―> Ai),*- ■ c(Ai + 朋、■ - ■ Ajt_i — 4*))nifLx ^c(AZ? —* (7). — c^BC^ —* A))s(A,i^. C} s(4. Z?. C) s(4, C)s (A 4 B, G)uun (0(4^ si Z?, C 1))因为 s(A,B,C)w s(A,B)和最小(s(A,B),s(A,C),s(B,C)F min(s(—个),s(B),s(C))< min(s(—个),s(B))n A,B,C })可以大于或小于 n ({ A 、B })。
离群点处理的常用方法
离群点处理的常用方法离群点是指与其他数据点明显不同或偏离正常趋势的数据点。
在数据分析和机器学习中，离群点的存在可能会对结果产生负面影响，因此需要进行离群点处理以提高分析和模型的准确性。
1.标准化处理：标准化是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，通过这种方式可以使得离群点在数值上与其他数据点相差较大，方便识别和处理。
2.过滤法：过滤法是指根据一些统计指标或者经验规则，筛选出异常的数据点。
常用的统计指标包括均值、中位数、标准差、百分位数等。
例如，可以定义一个阈值，将与均值相差较大的数据点认定为离群点。
3.箱线图：箱线图通过绘制数据的四分位数和箱须来显示数据的分布情况，其中箱须之外的数据点可以认定为离群点。
箱线图可以直观地显示出数据的分布情况，从而识别和处理离群点。
4.聚类方法：聚类方法通过将数据点分组成不同的簇，识别出离群点。
常用的聚类方法包括K均值聚类和DBSCAN聚类。
K均值聚类将数据点划分为K个簇，离群点往往独立于其他簇；DBSCAN聚类通过密度来定义簇，将低密度区域的数据点认定为离群点。
5. 异常检测算法：异常检测算法是专门用于识别离群点的方法。
常用的异常检测算法包括LOF算法、Isolation Forest算法和One-class SVM算法。
LOF算法通过计算每个数据点的局部离群因子来确定离群点；Isolation Forest算法通过构建随机树的方式来检测离群点；One-class SVM算法通过构建超平面来判断数据点是否属于正常分布。
6. 数据转换：数据转换是通过对原始数据进行数学变换或者函数映射的方式来处理离群点。
常用的数据转换方法包括log函数、指数函数、幂函数和分位数函数等。
通过对数据进行合适的转换，可以使得离群点在数值上与其他数据点的差异减小。
7.数据修正：数据修正是指对离群点进行修正或替换的方式来处理。
常用的数据修正方法包括平均值修正、中位数修正和插值法修正等。
平均值修正是将离群点替换为整个数据集的均值；中位数修正是将离群点替换为整个数据集的中位数；插值法修正是通过插值方法（如线性插值或多项式插值）来预测离群点的值。
物联网中的传感器数据处理技巧及常见问题解决方法
物联网中的传感器数据处理技巧及常见问题解决方法物联网作为一个快速发展的技术领域，涉及到大量传感器数据的采集和处理。
传感器是物联网系统的重要组成部分，它们能够感知和收集环境中的各种物理量，并将其转化为数字信号。
然而，在传感器数据处理过程中，常常会遇到一些问题和挑战。
本文将讨论物联网中的传感器数据处理技巧，并提供一些常见问题的解决方法。
首先，物联网中的传感器数据处理需要考虑以下几个关键技巧：1. 数据采集和传输：在物联网中，传感器数据的准确采集和可靠传输是至关重要的。
传感器的选择和部署应根据具体的应用需求进行，并确保与物联网系统的其他组件兼容。
数据传输的方式可以选择有线或无线，视情况而定。
此外，数据传输应具备一定的安全性和可靠性，以确保数据的完整性和保密性。
2. 数据预处理：传感器数据往往伴随着各种噪声和干扰，需要进行数据预处理以提高数据质量。
常见的数据预处理技术包括滤波、去噪、补偿等。
滤波可以通过平均滤波、中值滤波、低通滤波等方式实现，以去除数据中的噪声信号。
去噪技术可以通过小波变换、离群值检测等方法实现，以剔除异常数据。
数据补偿可以通过校准和补偿算法实现，以修复传感器输出中的偏差和误差。
3. 数据存储和管理：物联网中的传感器数据通常具有大量和高频的特点，因此需要进行有效的数据存储和管理。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、时间序列数据库和分布式文件系统等。
关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询，时间序列数据库适用于时间序列数据的存储和高效查询，分布式文件系统适用于大规模数据的分布式存储。
此外，数据管理方面需要考虑数据的备份、恢复和安全等问题。
接下来，我们将讨论一些物联网中传感器数据处理的常见问题以及解决方法：1. 数据丢失和传输延迟：由于物联网中的传感器数据通常需要通过无线网络传输，存在数据丢失和传输延迟的问题。
为了解决这一问题，可以采用数据压缩和差分编码技术来减少数据量，或者使用容错编码和重传机制来提高数据传输的可靠性。
《离群点分析》课件
数据输入错误
在数据采集和输入过程中可能 出现错误，导致离群点的产生 。
数据变异
某些情况下，离群点可能是由 于数据分布的自然变异引起的 ，例如生物学或气象学数据中 的随机波动。
数据采集限制
由于数据采集方法的限制，某 些离群点可能被错误地归类为
异常值。
02
离群点检测方法
基于统计的方法
总结词
基于统计的方法利用概率模型或统计 假设来检测离群点。
详细描述
这种方法通常假设数据符合某种概率 分布，然后使用统计测试来识别与该 分布不一致的观测值。例如，使用zscore或标准分数方法来识别离群点。
基于距离的方法
总结词
基于距离的方法通过比较数据点之间的距离来检测离群点。
详细描述
该方法将离群点定义为那些与其他数据点距离超过某个阈值的点。常见的基于 距离的算法包括k-最近邻和DBSCAN聚类算法。
基于密度的离群点检测
总结词
基于密度的方法利用数据点的密度差异来识别离群点。
详细描述
这种方法认为离群点是那些在低密度区域中的点，或者与邻近高密度区域相隔较 远的点。例如，局部异常因子（Local Outlier Factor）是一种常用的基于密度的 方法。
基于聚类的方法
总结词
基于聚类的方法将离群点定义为不属 于任何聚类的点。
VS
详细描述
对于具有趋势性的数据，可以使用插值或 外推的方法填补离群点。这种方法基于数 据的变化趋势，通过预测离群点周围的数 据值来填补缺失值。然而，这种方法可能 引入预测误差，尤其是在数据变化剧烈或 趋势不明显的情况下。
04
案例分析
金融数据中的离群点分析
总结词
金融数据中离群点的识别和处理对于风险管理至关重要。
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6.1 概述 (6)
离群点实例
一个人的年龄为-999就可能是由于程序处理缺省数据设置默认值 所造成的 ；
一个公司的高层管理人员的工资明显高于普通员工的工资可能成 为离群点但却是合理的数据(如平安保险公司2007年 5位高管税 后收入超过了1000万元)；
一部住宅电话的话费由每月200元以内增加到数千元可能就因为 被盗打或其它特殊原因所致；
到k-最近邻的距离的计算
定义6-1 对于正整数k，对象p的k最近邻距离k_distance(p)定 义为:
(1)除p外，至少有k个对象o满足 distance(p,o) k _ distance(p) (2)除p外，至多k-1个对象o满足 distance(p,o) k _ distance(p)
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6.1 概述 (1)
什么是离群点(Outlier)？
Hawkins的定义：离群点是在数据集中偏离大部分数据的数据，使人 怀疑这些数据的偏离并非由随机因素产生，而是产生于完全不同的机 制。
Weisberg的定义：离群点是与数据集中其余部分不服从相同统计模型 的数据。
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6.1 概述 (4)
离群点挖掘问题由两个子问题构成：
(1)定义在一个数据集中什么数据是不一致或离群的数据； (2)找出所定义的离群点的有效挖掘方法。离群点挖掘问题可以概括为如
何度量数据偏离的程度和有效发现离群点的问题。
为什么会出现离群点？
测量、输入错误或系统运行错误所致 数据内在特性所决定 客体的异常行为所致
OF1(x, k) relative density(x, k)
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6.2 基于相对密度的离群点检测 (3)
基于相对密度离群点检测算法,该算法由三步组成：
第一步：对于每一对象x，确定x的k-最近邻集合N(x,k)和密度 density(x,k)
第二步：对于每一对象x，确定x的相对密度relative density(x,k)，并赋值给OF1(x,k)
第三步：对OF1(x,k)降序排列，确定离群因子大的若干对象
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6.2 基于相对密度的离群点检测 (4)
选择合适的离群因子阈值
一种形式上简单的方法是指定离群点个数；这里介绍另一种确定 OF1(x,k)分割阈值的方法：对OF1(x,k)降序排列，选择OF1(x,k) 急剧下降的点作为离群值、正常值的分隔点，如图6-3所示，在该 图中，有两个点判定为离群点。
由于离群点产生的机制是不确定的，离群点挖掘算法检测出的“离群 点”是否真正对应实际的异常行为，不是由离群点挖掘算法来说明、 解释的，只能由领域专家来解释，离群点挖掘算法只能为用户提供可 疑的数据，以便用户引起特别的注意并最后确定是否真正的异常。对 于异常数据的处理方式也取决于应用，并由领域专家决策。
一张信用卡出现明显的高额消费也许是因为是盗用的卡。
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6.1 概述 (7)
离群点与众不同但具有相对性：
高与矮，疯子与常人。
类似术语： Outlier mining， Exception mining:异常挖掘、离 群挖掘、例外挖掘和稀有事件挖掘 。
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P13
6.5
7
P14
6.5
6.5
P15
7
8
P16
7
7
P17
7
6
P18
2.5
2
P19
3
1.5
P20
3
2
P21
4
5
P22
5
4
k=2
局部邻域密 度
相对密 度
0.57
1.38
0.57
1.38
1.00
0.68
0.57
1.38
1.00
0.90
0.80
1.88
1.14
1.33
2.00
0.79
1.20
1.39
2.00
如在欺诈检测中，离群点可能意味欺诈行为的发生，在入侵检测中离 群点可能意味入侵行为的发生。
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6.1 概述 (3)
离群点检测的应用领域
电信、保险、银行中的欺诈检测与风险分析 发现电子商务中的犯罪行为 灾害气象预报 税务局分析不同团体交所得税的记录，发现异常模型和趋势 海关、民航等安检部门推断哪些人可能有嫌疑 海关报关中的价格隐瞒 营销定制：分析花费较小和较高顾客的消费行为 医学研究中发现医疗方案或药品所产生的异常反应 计算机中的入侵 ……
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6.2 基于相对密度的离群点检测 (2)
(2)全局观点和局部观点
一个对象可能相对于所有对象看上去离群，但它相对于它的局部近 邻不是离群的
例如：身高1.85m对于一般人群是不常见的，但对于职业篮球运 动员不算什么
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6.2 基于相对密度的离群点检测 (1)
1.05
0.57
1.89
1.14
1.19
1.33
1.21
1.20
1.15
1.33
1.22
2.00
0.78
1.00
1.31
2.00
0.70
1.09
1.26
0.8
1.76
1.11
1.24
1.00
1.07
0.33
1.29
0.38
1.00
0.44
0.82
0.38
1.90
0.38
2.24
k=5
局部邻域密 度
相对密度
6 5 4 3 2 1 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
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例6-1 给定二维数据集，表 6-1给出了点的坐标，可视 化的图形如图6-2所示(对象 间的距离采用曼哈顿 (Manhattan)距离计算)。K 取2，3，5时，以表格方式 给出所有点的局部邻域密度 及相对密度的离群因子。 表6-1 例6-1二维数据集
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6.1 概述 (5)
离群点挖掘中需要处理的几个问题
(1) 全局观点和局部观点 离群点与众不同，但具有相对性。 (2) 点的离群程度 可以通过定义对象的偏离程度来给对象打分——离群因子(Outlier
Factor)或离群值得分(Outlier Score)，即都为离群点的情况下，也 还有分高和分低的区别。 (3) 离群点的数量及时效性 正常点的数量远远超过离群点的数量，离群点的数量在大规模数据集 中所占的比例较低，小于5%甚至1%.
Samuels的定义：离群点是足够地不同于数据集中其余部分的数据。 Porkess的定义：离群点是远离数据集中其余部分的数据
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6.1 概述 (2)
离群点的特殊意义和实用价值
现有数据挖掘研究大多集中于发现适用于大部分数据的常规模式,在 许多应用领域中，离群点通常作为噪音而忽略，许多数据挖掘算法试 图降低或消除离群点的影响。而在有些应用领域识别离群点是许多工 作的基础和前提，离群点会带给我们新的视角。
0.80
2.00
1.00
1.00
1.31
2.00
0.70
1.09
1.26
1.00
1.16
1.11
1.28
1.00
1.07
1.33
1.25
1.33
1.25
2.00
0.67
0.50
1.18
0.38
2.35
k=3
局部邻域密 度
相对密 度
0.57
1.21
0.57
1.21
1.00
0.58
0.57
1.21
0.63
relative density(x, k) yN (x,k)
density(x, k)
其中，N(x,k) 是不包含x的k-最近邻的集合，| N(x,k) | 是该集合的大小，y 是一个最近邻。
基于相对密度的离群点检测方法通过比较对象的密度与它的邻域中的 对象平均密度来检测离群点。 簇内靠近核心点的对象的相对密度接近于1，而处于簇的边缘或是簇 的外面的对象的相对较大。定义相对密度为离群因子：
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K取2，3，5时， 所有点的局部邻 域密度、相对密 度如表6-3所示 表6-3 不同k值的 计算结果.
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点的坐标
标号
x
y
P1
1
7
P2
2
8
P3
2
7
P4
2
6
P5
3
7
P6
4
7
P7
5.5
6.5
P8
5.5
7
P9
6
8
P10
6
7.5
P11
6
7
P12
6
商务数据挖掘与应用案例分析
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第6章 离群点挖掘
6.1 概述>> 6.2 基于相对密度的离群点检测方法>> 6.3 基于聚类的离群点检测方法>> 6.4 离群点检测方法的评估>>
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