离群值检测

xgboost代码回归matlab在度量学习背景下进行上下文空间离群值检测。此代码由宾夕法尼亚州立大学的Guanguan Zheng编写，并应用于kdd 2017论文：“通过度量学习进行上下文空间离群值检测”，收录于第23届ACM SIGKDD国际会议论文集第2161-2170页。该代码的度量学习部分（位于MLKR1.0文件夹中）由Kilian Q.Weinberger编写，用于内核回归。我们对其进行了修改以增强输入输出功能，并计划更新以兼容Windows和Mac OS系统。建议在anaconda3环境下安装Python 3，并配备Matlab及相关Python包（如xgboost）。

基于 TinyXML 的离群点检测操作指南 全局离群点检测 图 18.12 展示了全局离群点检测的气泡图。 局部离群点检测 “Local Outlier Factor”操作符用于执行基于本地的离群点检测。操作流程如图 18.13 所示，检测结果如图 18.13 所示。

针对 NDOD 算法检测过渡区域对象的不足和算法复杂度高的问题，提出了一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该方法采用方形邻域，引入记忆思想，并重新定义离群度度量，提高了检测精度和速度。实验结果表明，该方法优于 NDOD 等算法。

本程序利用训练数据集，计算测试数据集中每个样本的局部离群因子 (LOF) 。 注意事项: 假设数据已经过适当的标准化处理，并将数据中的分类特征转换为连续值。 相关数据预处理函数可在“dataset”文件夹中找到。

特此声明：所有上传文件均已通过www.virscan.org检测确认无毒。本软件是一款优秀的MD5码检测工具，可以用于验证例如oracle11g等软件的MD5码，确保与官方下载一致。

研究离群点挖掘在欺诈检测、入侵监测等领域的应用。 概述离群点挖掘在数据库领域的进展。 总结并对比现有离群点挖掘方法。 展望离群点挖掘未来的发展方向和挑战。

方形邻域加速离群点检测：一种基于密度的全新方法 ODBSN算法作为一种快速识别离群点的方法，将DBSCAN算法中的邻域形状改造为方形，并结合了网格算法的优势，从而快速排除密集方形邻域中的非离群点数据。与传统的网格划分方法不同，ODBSN算法采用邻域扩张策略，有效避免了“维灾”问题，提升了算法在高维数据上的适用性。此外，ODBSN算法引入局部偏离指数，不仅可以准确识别离群点，还能量化其偏离程度，为数据分析提供更丰富的信息。理论分析和实验结果均表明，ODBSN算法在处理不同形状分布和密度的数据时表现优异，识别效率显著优于LOF和DBSCAN等传统算法。

假设信号模型为 Y(k)=HX(k)+B(k)，本脚本提供了一种盲目检测信号源数量（X(k)的数量）的方法。假设噪声在空间上是白噪声，并且假设接收器的数量严格大于信号源的数量。详细信息请参考文献[CHE91] Chen、Wong.KM和Reilly。JP，“信号数量的检测：预测的特征阈值方法”，IEEE信号处理交易，1991年。

这段程序利用小波模极大值进行图像边缘检测，同时实现图像的膨胀、边缘跟踪和分割。欢迎对程序进行批评和指正。

提出一种基于密度的快速离群点查找算法——Z曲线离群点挖掘算法（ZOD）。该算法通过Z曲线将空间分割成等大小的网格，并沿曲线方向对网格进行排序，将网格中的点映射到一维空间，有效克服了传统网格算法的高维问题。此外，引入局部偏离指数来衡量离群点的偏离程度，具有高精度和可度量的优点。理论分析显示，ZOD算法在性能上优于传统基于密度的算法；实验结果表明，该算法在处理高维数据时具有显著的效率和处理效果提升。