【摘 要】
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针对混合属性离群点检测问题，提出基于邻域近似精度的混合属性离群点检测方法。首先，定义异构邻域关系度量来表示混合数据之间的近邻性。然后，定义一种特定的邻域近似精度来构建邻域粒离群度。进而，定义基于邻域近似精度的离群因子及提出基于邻域近似精度的离群点检测（Nighborhood approximation accuracy-based outlier detection,NAAOD）。最后，用UCI数
【基金项目】
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国家自然科学基金（61673285）； 四川省青年科技基金（2017JQ0046）； 四川省教育厅自然科学基金（15ZB0029）；
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针对混合属性离群点检测问题，提出基于邻域近似精度的混合属性离群点检测方法。首先，定义异构邻域关系度量来表示混合数据之间的近邻性。然后，定义一种特定的邻域近似精度来构建邻域粒离群度。进而，定义基于邻域近似精度的离群因子及提出基于邻域近似精度的离群点检测（Nighborhood approximation accuracy-based outlier detection,NAAOD）。最后，用UCI数据集对NAAOD算法的有效性进行了验证。理论研究和实验结果均表明，NAAOD算法对混合属性离群点检测是有效的。
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