數(shù)據(jù)挖掘中的異常點分析和聚類分析.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)采集手段的提高,很多行業(yè)都存在大量的數(shù)據(jù),人們迫切地需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識;作為實現(xiàn)這個轉(zhuǎn)換的重要途徑,數(shù)據(jù)挖掘引起了社會各界的極大關(guān)注。據(jù)國外專家預(yù)測,在今后的5—10年內(nèi),隨著數(shù)據(jù)量的日益積累以及計算機的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒃谑澜绶秶鷥?nèi)形成一個巨大的產(chǎn)業(yè)。
　　數(shù)據(jù)挖掘中一個重要的應(yīng)用就是異常點挖掘,異常點可能是“臟數(shù)據(jù)”,也可能是與實際對應(yīng)的有意義的事件。從知識發(fā)現(xiàn)的角度看,在某些應(yīng)用里那些很少發(fā)生的事

2、件往往比經(jīng)常發(fā)生的事件更有趣、也更有研究價值。因此,異常數(shù)據(jù)的檢測和分析是一項重要且有意義的研究工作。
　　本文主要的工作可以概括為以下四個方面:
　　第一、主要綜述了異常點數(shù)據(jù)挖掘的各種算法,并對它們的性能進行了比較,從中可以得到一些在實際應(yīng)用中非常有用的結(jié)論,為開發(fā)實際的算法奠定基礎(chǔ);
　　第二、分析了數(shù)據(jù)挖掘中常用的聚類算法,通過一些樣本數(shù)據(jù)集對一些算法進行了實際效果的評價;
　　第三、在小波分析的基礎(chǔ)上對