【摘 要】
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由于异常数据的出现会导致统计分析发生显著变异,使得样本对总体的推断、控制与预测等工作产生不准确或者出现错误,因此有效的检测、追踪和防治异常具有重要的意义。首先提出
【基金项目】
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全军军事学研究生课题(2010JY0585-335)
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由于异常数据的出现会导致统计分析发生显著变异,使得样本对总体的推断、控制与预测等工作产生不准确或者出现错误,因此有效的检测、追踪和防治异常具有重要的意义。首先提出异常数据的概念与定义,并且给出以＂对象与属性＂的描述方式定义了数据存在的结构形式。然后提出并分析关于理论分布与属性数据分布之间的相似度概念,建立属性数据分布的相似性求解算法。通过求得的相似分布和文中定义的可接受频率值,设定自适应门限阈值,最终建立以概率分布发现与识别单属性异常数据的算法。通过算法计算提高了数据的合理性与有效性,为数据挖掘处理提供了
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