【摘 要】
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离群数据的挖掘(outlier mining,简称离群挖掘)是数据挖掘的重要内容,现有的离群数据挖掘算法大多对分类数据(categorical data)缺乏有效的处理,提出了基于规则的分类数据离
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离群数据的挖掘(outlier mining,简称离群挖掘)是数据挖掘的重要内容,现有的离群数据挖掘算法大多对分类数据(categorical data)缺乏有效的处理,提出了基于规则的分类数据离群挖掘方法,采用多层最大离群支持度maxsup,搜索离群规则,有效地解决了这一问题 ,用这一方法对医学流行病数据进行了各种实验,分析了该方法的适用范围、性能,验证了方法正确性;另外,实验表明,经过离散化后,基于规则的分类数据离群挖掘算法对连续性属性的数据也是有效的.
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