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大数据时代,攻击篡改、设备故障、人为造假等原因导致海量数据中潜藏着许多异常值。准确地检测出数据中的异常点,实现数据清洗,至关重要。文中提出一种结合特征切分与多层级联随机森林的异常点检测模型(outlier detection model based on Feature Segmentation and Cascaded Random Forest,FS-CRF)。利用滑动窗口与随机森林对原始特征进行细粒度切分,生成类概率向量,用于训练多层级联的随机森林;由级联层中最后一层的随机森林投票决定样本的最终类别