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没有人喜欢遭人嘲笑，这会让人觉得信心不足和离群。

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实验结果表明了提出的关于离群点定义的合理性和算法的有效性。

由于其鲁棒性的非正常分布和离群，中位数是用来估计阻抗振幅。

通过对属性的加权处理能够更有效地突出重点属性的重要性，使得对于检测出的离群点能够更容易的解释。

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克鲁格是一个神秘而又超然离群的人；就像麦道夫一样，他通过极力保守自己的隐私来打造神秘感。

一线离群的阳光突然冲破层层障碍射向树根时，使人能窥探到那阴暗的密林深处。

一个是郁郁寡欢离群索立，一对则情侣依偎窃窃私语。

clusterid是记录所属的“离群值”集群的id。

而且，分析师可能还想看是什么使得一个特定的客户成为一个“离群值”。

牧羊人去追赶一头离群的羊，羊群一时停在了大路中间。

一般说来，离群点是远离其他数据点的数据，但很可能包含着极其重要的信息。

通过数据测试表明，该算法能够快速有效地挖掘出数据集中的离群数据。

此外所有的属性不加以区别来参与运算，使离群点度量的准确性受到一定的影响。

偏差度高于这个阈值的所有集群被标记为离群值集群，它们的成员都是离群值。

针对三维扫描获取的带噪声和离群点的点云数据，提出了隐式曲面重建算法。

一般而言，反射信号是一个伪造的伟大延伸，以致于它们始终作为离群值而被忽视。

一段时间后，邪恶的利奥波德国王看上去越来越显得并不离群。

对于每个记录，添加将其划分为离群值的信息。

如何从重叠（离群）样本中抽取有效的分类特征没有得到有效的解决。

概述页面包含一个职业列表，显示每种职业的客户记录数量和离群值数量。

凶猛的离群野兽：尤指从象群中分离的凶猛的离群象。

将这个偏差敏感度参数化有助于返回更多或更少的记录作为离群值。

没有社交教养：宠物店的小狗们经常离群过早，通常在他们只有四到五周左右。

此方法还弥补了现有聚类算法在离群点识别、使用上的缺欠。

采用局部离群挖掘方法计算离群候选对象的离群因子，检测出异常攻击。

接下来将了解InfoSphereWarehouse如何检测离群值，以及如何对数据应用偏差检测。

世界上没有一个人能够完全离群而独居，人总是要过群体生活的。

因此，根据反殖民主义观点，如今的美国就像离群的凶猛大象，正在征服和践踏世界人民。

一个简单的访问第一节中创建的离群值表BANK.CUSTOMER_OL的查询主题。

传统的离群点挖掘算法无法有效挖掘数据流中的离群点。

实验结果表明，基于SOM的离群数据挖掘是有效的。

偏离全局数据分布的数据记录称为离群值（outlier）。

军备竞赛是一只“离群的大象”我们大家都必须对它采取行动。

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因此，可以使用一个集群的属性来描述离群值。

结论在离群点存在时对广义可加模型进行稳健估计是必要的。

更羸解释道：“这是一只受伤未愈，长期离群独飞的孤雁。”

离群狗捉住了在这运动残暴地被威胁了。

但是，要想充分利用Cognos显示离群值的潜力，需要采用一些更高级的技巧。

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在本节中，学习如何创建允许交互式查看离群值的Cognos报告。

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将客户按职业分组，并提供关于每种职业发现多少离群值的概述。

针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究。

离群值与非离群值之间并没有明显的区别。

高维数据空间的离群点检测是数据挖掘的一个重要的分支。

表CUSTOMER_OL包含关于离群值的相关信息。

实验结果显示了基于群体智能的离群数据挖掘算法的有效性。

你有可能会觉得麻木、恍惚，变得离群，和其他人都保持距离。