针对在单目视觉目标位姿测量过程中，特征点提取出现离群点的情况，提出一种基于去除离群点策略的位姿测量方法(ORPE)。建立了以特征点误差极大极小为原则的最优化目标函数，通过确定特征点最大观测误差值边界，判定并...
”机器视觉 位姿 单目视觉 离群点 N点透视 machine v pose mono-visi outlier perspecti“ 的搜索结果
k-means离群点剔除法：主要运用聚类均值方法剔除数据中的离群点，增强模型预测的精度等，本文为matlab代码
随着人们对欺诈检测、网络...在充分调研国内外离群点挖掘研究成果的基础上，介绍了数据库领域离群点挖掘的研究进展，并概要地总结和比较了已有的各种离群点挖掘方法，展望了离群点挖掘研究的未来发展方向和面临的挑战。
第12章--离群点检测.pdf
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第12章--离群点检测.pdf
基于邻域值差异度量的离群点检测算法Matlab代码-以邻域粗糙集为背景 针对离群点检测中传统距离法不能有效处理符号属性和经典粗糙集方法不能有效处理数值属性的问题，利用邻域粗糙集的粒化特征提出了改进的邻域值差异...
针对这个问题,提出一种基于离群点检测的K- means算法,首先检测出数据集中的离群点,在选择初始种子的时候,避免选择离群点作为初始种子.然后在对非离群点进行聚类完成后,根据离群点到各个聚类的距离,将离群点划分到...
为了满足大规模数据集快速离群点检测的需要，提出了一种基于分化距离的离群点检测算法，该算法综合考虑了数据对象周围的密度及数据对象间的距离等因素对离群点的影响，通过比较每一对象与其他对象的分化距离来计算其...
基于距离和基于密度的离群点检测算法受到维度和数据量伸缩性的挑战，而空间数据的自相关性和异质性决定了以属性相互独立和分类属性的基于信息理论的离群点检测算法也难以适应空间离群点检测，因此提出了基于全息熵的...
针对基于距离的离群点检测算法受全局阈值的限制, 只能检测全局离群点, 提出了基于聚类划分的两阶段离群点检测算法挖掘局部离群点。首先基于凝聚层次聚类迭代出K-means所需的k值, 然后再利用K-means的方法将数据集...
无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）受电池能量、计算能力、通信能力和内存空间及传感数据多维特征的限制，传统的离群点检测技术不能直接应用于WSN，因此出现了一系列针对WSN的离群点检测技术。...
针对如何将离群点按照形成原因分类的问题，引入离群属性和离群簇等概念，以现有离群挖掘技术为基础，提出了基于离群分类来进行离群点分析的方法，实现了基于聚类的离群点分类算法CBOC（cluster-based outlier ...
首先我们简单地区分一下离群点（outlier）以及异常值（anomaly）： 离群点： 异常值： 个人觉着异常值和离群点是两个不同的概念，当然大家在数据预处理时对于这两个概念不做细致的区分，不如：姚明站在我们中间的...
再使用RANSAC滤除离群点（参数自行调优）后用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 然后根据对应点分别计算图B到图A的单应变换矩阵（要求以矩阵形式清晰打印出来并截图，精度保留3位有效数字，出3张图） 根据...
基于残差分析的离群点检测算法，适用具有线性回归关系的二维数据，可以对数据中的离群点进行有效剔除检测。
由于数据在不同视图之间的分布比较复杂，传统的单视图离群点检测方法不再适用于多视图离群点的检测，使得多视图离群点检测成为一个颇具挑战性的硏究课题。多视图离群点可分为3种类型：属性离群点、类离群点和类-属性...
使用经典PCA算法验证对离群点的不鲁棒性，使用PCA分别对一批不含离群点的数据点和一批含有离群点的数据点进行分析，效果很好
在LDOF算法的基础上, 提出一种基于多重聚类的离群点检测算法PMLDOF。该算法针对局部离群度量计算量大的缺点, 采用聚类剪枝技术作为减少计算量的方法; 同时, 为了避免将位于簇边缘的离群点错剪, 算法利用多重聚类的...
人工智能-机器学习-数据预处理
matlab离群点检测
标签： 离群点检测
用matlab编程实现对数据离群点的检测，有数据源
针对数据流中离群点挖掘问题，在K-means聚类算法基础上，提出了基于距离的准则进行数据间离群点判断的离群点检测DOKM算法。根据数据流概念漂移检测结果来自适应地调整滑动窗口大小，从而实现对数据流的离群点检测，...
数据挖掘笔记(7)-离群点检测
标签： 离群点检测
LOF离群点算法，可用，有备注。
1.背景离群点检测是数据挖掘领域中一个非常重要的课题。首先，通过论文的阅读，我认为“离群点”是指数据中存在的一些不符合预期正常行为模式的数据点或者数据团，或者说
提出了基于离群点识别技术分析任意聚类算法的聚类结果,发现了聚类结果属性特征簇 的方法;提出一种基于不相似性比值的离群点识别算法。通过对全部数据簇的属性描述进行离群点分析,发现各数据簇 的特征属性,实现对聚类...
【数据挖掘】离群点检测方法详解及Sklearn中异常检测方法实战（附源码 超详细）
利用箱线图原理检测离群点 箱线图 箱线图是由数据的最大值、最小值、中位数、两个四分位数这五个特征值绘制而成的，它主要用于反映原始数据分布的特征。 箱线图： 若观察值超过了上四分位数加1.5倍四分位差，或者...
神经网络技术下多尺度时序数据离群点挖掘.pdf
如果前者远远小于后者，则该点相对于邻域点位于一个密度更稀疏的区域，则判定该点为离群点。 此处有一个LOF判别标准： LOF值接近1，说明p的其邻域点密度差不多，p可能和邻域同属一簇； LOF值小于1，说明...
离群点(outlier)是指和其他观测点偏离非常大的数据点，离群点是异常的数据点，但是不一定是错误的数据点。确定离群点对于数据分析会带来不利的影响，比如，增大错误方差、影响预测和影响正态性。从散点图上可以直观...
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