【摘 要】
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当前国内废旧家电回收过程中存在种种不规范的问题,尤其是数据收集手段粗糙,造成数据可靠性低。在后续进行数据分析时,虚假、错误数据会严重影响企业和政府决策,造成企业不必
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当前国内废旧家电回收过程中存在种种不规范的问题,尤其是数据收集手段粗糙,造成数据可靠性低。在后续进行数据分析时,虚假、错误数据会严重影响企业和政府决策,造成企业不必要的损失,干扰政府制定及落实补贴政策。在这一现状下,异常数据的发现和处理显得尤为重要。本文首先对比几种异常点检测算法,同时分析家电回收数据的特性。可以假定直接获得的数据其实来自一个低维线性子空间,因此最终选用一种适合子空间聚类的异常点检测方法。该方法在子空间聚类算法中引入e1范数正则化,并采用随机梯度下降优化方法进行子空间聚类,能够保证在数据受
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