异常检测
在数据挖掘中，异常检测（英语：anomalydetection）对不匹配预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。
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一个异常点是相当不同的或不符合一个数据集的其余部分数据。检测离群点是非常重要的许多应用中，并在最近引起了广泛关注 在数据挖掘研究界。在本文中，提出了一种方法检测发现异常数据的频繁模式（或频繁项目集
2017-08-29
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