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改进聚类公式以减少数据挖掘中的异常值

摘要

现有的数据挖掘研究大多集中在单聚类算法对数据的离群点检测上。在数据挖掘中，有很多方法可以通过将数据聚类来检测离群值，然后从中检测离群值。其中离群值是数据项的值超出样本数据的范围，这可能是异常数据。本文提出了一种既适用于数值数据又适用于文本数据的混合算法。我们的重点是改进聚类的生成，以减少异常值的数量，因为我们可以结合数据挖掘的聚类和分类技术，即加权k均值和神经网络。

Nancy Lekhi, Manish Mahajan

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