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针对隔离森林异常点检测方法计算烦琐、耗时长等不足,提出基于XmR控制图的异常点检测算法.通过计算样本属性的单值均值、移动极差及其均值,绘制X图与mR图的控制界限和中心线,同时在图中绘制样本的单值属性;根据X图中超出界限的点对应的样本序号,与mR图中超出界限的点对应的样本序号加1,取并集,从数据中将其删除,然后将删除异常点后的数据代入CART、随机森林和支持向量机算法中进行实验验证.结果表明该方法与隔离森林方法相比具有更快的速度和更好的精度,为异常点检测提供了一种新的研究思路.  相似文献   
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