异常数据挖掘(数据挖掘中的孤立点)

大家好今天来介绍异常数据挖掘(数据挖掘中的孤立点)的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，来看看吧。

文章目录列表:

• 1、孤立点在数据挖掘时总是被视为异常、无用数据而丢弃。()
• 2、()异常检测是数据挖掘中一个重要方面用来发现“小的模式”(相对于聚类)即数据集中间显著不同于其他数据的对象。
• 3、从历史记录中怎么挖掘出异常数据
• 4、从大量数据集中找出异常数据一般用什么数据挖掘算法
• 5、从大量数据集中找出异常数据一般用什么数据挖掘算法

孤立点在数据挖掘时总是被视为异常、无用数据而丢弃。()

B

()异常检测是数据挖掘中一个重要方面用来发现“小的模式”(相对于聚类)即数据集中间显著不同于其他数据的对象。

正确答案来自：B

从历史记录中怎么挖掘出异常数据

我觉得您考虑下离群点检测相关算法某种程度上分类算法也比异常贵太罗压数据作类正常数据作类采用SVM等平衡分类算法也

从大量数据集中找出异常数据一般用什么数据挖掘算法

通达信有条件预警功能，在公司设置，选择天量法则，就可以观察个股放量拉升的异动情况了，祝投资顺利！

从大量数据集中找出异常数据一般用什么数据挖掘算法

聚类可以。将正常的数据聚类在一起，离群点可以认为是异常数据。如果可以知道异常值的特征，尝试一下决策树或者svm一些分类的算法。

以上就是小编对于异常数据挖掘 问题和相关问题的解答了，希望对你有用