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于 2021-04-14 发布文件大小:3KB

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代码说明：

基于密度的局部离群点检测，使用于当全部样本点的密度不一致的情况(Local outlier detection based on density)

文件列表：

DataNode.txt, 2278 , 2017-05-18
KNN距离的展示.txt, 274 , 2017-06-02
OutlierNodeDetect.txt, 10316 , 2017-05-18
散点图.txt, 281 , 2017-06-02

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说明：将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)

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说明：数据挖掘中的binning算法，用于数据预处理(Binning algorithm in data mining for data preprocessing)

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