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Matlab用于离群点检测。

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简介：
通过使用MATLAB编程，可以对数据集中的异常值进行识别和检测，并且拥有相应的原始数据源支持。

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  • MATLAB中的离群点检测
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    本文章介绍了如何使用MATLAB进行数据中的离群点检测。通过实例讲解了常用的方法和算法，并提供了实用代码示例。适合数据分析人员和技术爱好者学习参考。 使用MATLAB编程实现对数据离群点的检测，并且已经有了数据源。
     
  • 基于k-means的离群点检测Matlab代码
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    本简介提供了一段使用K-means算法进行离群点检测的MATLAB实现代码。该方法通过聚类分析识别数据集中的异常值，并给出具体的应用示例和代码注释。 k-means离群点剔除法：主要运用聚类均值方法来剔除数据中的异常点，从而增强模型预测的精度。本段落提供的是Matlab代码实现。
     
  • MATLAB中的LOF离群点检测实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB中运用局部 outlier factor (LOF) 算法进行数据集中的异常值检测，并提供了具体实施步骤和代码示例。 摘要：根据训练数据计算测试集中每个样本的局部离群因子。 注意：假设数据已经适当归一化，并且将数据中的分类特征转换为连续值。请参见dataset文件夹下的相关函数以实现此目的。
     
  • 离群点检测数据集合.zip
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    本资源为离群点检测数据集合，包含多份用于训练和测试异常值识别算法的数据文件，适用于学术研究与开发实践。 数据挖掘中的离群点检测最权威的数据集来自国外大学网站，内容全面且适用范围广泛，无论是进行聚类、离群点检测还是分类分析都十分合适。该资源包含大约30个不同的数据集。
     
  • LOF算法（局部离群因子）的Matlab程序，适用于离群点检测和异常值剔除等场景1.zip
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    本资源提供了一个基于LOF算法的MATLAB实现程序，用于有效检测数据集中的离群点及执行异常值剔除操作。 Local Outlier Factor（LOF算法）在Matlab程序中的应用广泛，常用于离群点检测和异常值剔除等领域。
     
  • 改进版EMCOD：增强型蒙特卡罗离群点检测-MATLAB实现
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    本项目提出并实现了改进版EMCOD算法，即增强型蒙特卡洛离群点检测方法，采用MATLAB编程语言进行具体实现。通过优化原始EMCOD算法的性能，新版本在处理大规模数据集时展现出更高的效率和准确性。 异常值检测对于构建高度预测模型至关重要。在这项研究中，我们提出了一种增强的蒙特卡罗异常值检测（EMCOD）方法，通过建立基于确定正常样本的交叉预测模型，并单独分析可疑样本的预测误差分布来实现这一目标。
     
  • MATLAB中的K近邻离群点检测代码-KMOF：一种新型基于子结构的局部异常检测方法
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    本文介绍了一种名为KMOF的新算法，它是一种基于子结构的局部异常检测方法，并提供了在MATLAB中实现该算法以进行K近邻离群点检测的代码。 摘要：已经提出了许多局部异常值检测技术来识别有意义的局部异常值，这些研究通常使用k-最近邻（kNN）方法量化局部邻域并设计异常值评分函数。然而，传统的kNN邻域不能准确表达呈现非球面分布的数据集中的局部特征。此外，常规的评分函数基于一个假设：观察到的所有参考邻居都是正常的，这往往导致低检测性能。另外，基于kNN的方法通常对参数k很敏感。 为了克服这些问题，本段落提出了一种新的局部异常值检测算法，该算法重新定义了局部邻域和离群点评分函数，并分别命名为k个节点的最小旋转树（k-MST）和基于k-MST的离群点因子（kMOF）。这种方法对数据没有特殊要求且不依赖于参数k。与传统评分函数不同的是，新方法不是针对每个单独的数据点进行异常值评估，而是根据子结构来进行评价。 实验结果表明，在合成及真实数据集上应用该算法能够有效、稳健地检测出异常值和异常值组，并显示出提高效率的潜力。
     
  • XGBoost回归代码在MATLAB中的KDD17离群值检测
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    本研究探讨了利用XGBoost回归算法在MATLAB环境中进行KDD Cup 2017数据集上的离群值检测，展示该方法的有效性和准确性。 xgboost代码回归matlab具有度量学习的上下文空间离群值检测。该代码由宾夕法尼亚州立大学Guanguan Zheng编写，并实现了kdd2017论文中的方法：郑冠杰，苏珊·L·布randint利，托马斯·劳沃和李振辉。“通过度量学习进行上下文空间离群值检测。”在第23届ACMSIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集中，第2161-2170页。ACM，2017年。 该代码还包括了基利安·Q.温伯格和杰拉尔德·特索罗的度量学习部分（在MLKR1.0文件夹中）。“用于内核回归的度量学习。”AISTATS。2007年。我们对其进行了修改，以方便我们的输入和输出，并在此程序中添加了强大的度量学习。 一些注意事项： - 该代码是在linux下编写的。 - 我们正在努力使其与Windows和MacOS兼容。 - 这应该尽快更新。 - 该代码是用Python3编写的。为了运行代码，我们建议安装anaconda3。 - 此外，还需要Matlab以及几个python包（如xgboost、引擎等）。
     
  • 离散数据拐点检测
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    离散数据拐点检测是指在时间序列或统计数据中识别出数据变化趋势转折的关键点的技术方法。通过分析这些拐点，可以帮助我们更好地理解数据背后的模式和规律，为预测未来趋势提供有力支持。 工控离散点拐点查找功能快速准确，计算简便，使用简单。
     
  • 离群检测研究-基于K-近邻树的算法.pdf
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    本文探讨了一种新颖的离群点检测方法——基于K-近邻树的算法。通过构建高效的数据结构来加速和优化异常值识别过程，为数据分析提供了新视角。 为了适应数据集分布形状的多样性并解决密度问题，针对现有算法在离群簇检测方面效果不佳的情况，提出了一种基于K-近邻树的离群检测算法KNMOD（outlier detection based on K-nearest neighborhood MST）。该算法结合了密度和方向因素，并提出了基于K-近邻的不相似性度量方法。通过利用这种度量构建最小生成树并进行有约束的切割，从而识别出离群点。实验结果表明，该算法能够有效检测局部离群点及局部离群簇，并且在与LOF、COF、KNN和INFLO等算法对比中展现了优越性能。