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传统的变点识别算法都是在精确数据集上实现的,从而忽略了数据对分析者的重要程度这一先验信息。提出用一种基于模糊点的回归类挖掘算法来识别变点。该方法首先逐步挖掘模糊点数据集中的回归类,然后确定回归变点,因而变点的数目是自动获得的,无须事先确定。试验表明,该方法不仅具有高度的稳健性,而且通过引入模糊点,将要分析数据的先验信息引入到回归类的挖掘过程中,因而所得的变点估计更具实用性。