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本文提出一种基于Shadowed Sets聚类的离群点检测方法。通过引入Shadowed Sets理论，对数据进行模糊划分，提高聚类效果。该方法能够有效识别数据集中的离群点，具有较高的准确性和稳定性。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优于传统聚类方法，为离群点检测提供了新的思路。 文档为pdf格式，0.04MB，总共1页。
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- 基于Shadowed Sets聚类的离群点检测 - 第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会 ...
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