摘要
随着信息技术的快速发展，各领域都产生了海量的、类型复杂的数据。
这些数据通常包含数值型、分类型等多种数据类型，被称为混合数据。
从混合数据中检测离群点，即识别与大多数数据对象显著不同的对象，对于数据分析、异常行为识别等方面具有重要意义。
本文首先介绍了离群点检测和混合数据的相关概念，并概述了混合数据离群点检测的研究现状，包括基于距离、基于密度和基于聚类的主要方法。
然后，本文重点综述了近年来国内外学者在混合数据离群点检测领域的研究成果，分析了各种方法的优缺点和适用场景。
最后，本文展望了混合数据离群点检测的未来研究方向，例如深度学习方法的应用、在线离群点检测和可解释性研究等。
关键词：离群点检测；混合数据；距离度量；密度估计；聚类分析
#1.1离群点检测离群点检测，又称为异常检测，是指识别数据集中与大多数数据对象显著不同的对象的过程。
这些被识别出的对象被称为离群点或异常点。
离群点检测在各个领域都有着广泛的应用，例如：金融欺诈检测:识别信用卡交易中的异常模式，以检测潜在的欺诈行为。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
