【摘 要】
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时序数据中的野值会直接影响数据挖掘算法的结果，甚至造成算法失效。传统的基于密度的带有噪声的空间聚类（DBSCAN）算法可以用来识别野值，但是却存在算法对参数敏感、时间复杂度高
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,空军工程大学工程学院
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时序数据中的野值会直接影响数据挖掘算法的结果，甚至造成算法失效。传统的基于密度的带有噪声的空间聚类（DBSCAN）算法可以用来识别野值，但是却存在算法对参数敏感、时间复杂度高、精度不高等问题。针对时序数据的特点，提出了一种可自动进行多次识别的基于方差聚类的野值识别算法。该方法通过将传统的邻域密度转换为方差和均值、将密度阈值转换为时间窗口内的方差和阈值，在定义野值数据、野簇数据和异常簇数据的基础上，给出野值识别方法的判断规则。同时，针对一次野值识别不能将全部野值剔除的问题，通过定义多次野值识别的结束条件将算
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