内容简介:
离群数据检测作为数据挖掘的主要研究内容之一,可从海量、高维、多源的数据中,有效检测出与众不同且价值巨大的异常对象,广泛应用于金融欺诈、医疗处理、工业制造、公共安全及环境卫生等多个领域。本书以多源离群数据检测为研究对象,对基于影响空间的离群数据检测、基于约束概念格的离群数据检测、基于核密度估计的离群数据检测、基于k近邻连接的多源可信离群数据检测、基于影响空间的多源关联离群数据检测等算法进行了深入研究,设计实现了多源离群数据的并行检测算法,可有效应用于智能制造中,为机械产品加工质量分析提供技术支持,也可应用于天体光谱数据中,为识别并交叉验证特殊、未知天体候选源提供了一种有效手段。