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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。

“我喜欢和女孩玩游戏，并很愿意做一个离群的男孩。”回忆起往事，小毅颇有感触。

他是一个高傲、离群的士兵，他的工作室发现通过访问法国平民和德国俘虏发现盖世太保间谍。

他请求一只离群的小燕子把他身上的宝石、镀金拿去给苦难的人分享。

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。

他这种奇怪的个性组合：高度紧张却又超然离群，再加上他的外表——齐肩的头发和凌乱的胡子，让他看起来像是个疯狂的萨满巫师。

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。

在警卫室内，Michael离群独自站在一旁。

遥控零房间提供免受离群RF领域保护的一个地点通过简单插入探针。

他推测那可能源自因害羞产生的离群感。

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。

实验结果表明，该算法在人工数据集和真实数据集KDD-CUP99中可以对数据流中的离群点进行有效挖掘。

贫穷使人离群独处，但正是这独处让万事万物重新获得了价值。

如此这般的离群值不应被忽略，相反，相当深入研究，以便为帮助我们理解当前和未来事件提供线索。

在本节中，学习如何创建允许交互式查看离群值的Cognos报告。

她请求一只离群的小燕子把他身上的宝石、镀金拿给苦难的人分享。

实验表明，该支撑向量回归机AEPSVR能显著地降低离群点的影响，具有良好的泛化性能。

没有人训练阿拉拜诸如呆在于沙漠中或山上离群走失的羊的后面这样的指令。

它们也会为雌性争斗。这两只雄性包抄这只雌性以不让她离群。

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。

但如果一个男孩变得完全没有礼貌以及离群，他有可能会出现抑郁和破坏性行为。

离群的背信者在道路上排列喷雾器。

本文剩下的内容讨论如何在Cognos中交互式地可视化离群值。

给出一种基于密度的局部离群点挖掘方法。

控制离群的动物的围栏。

但是，作为“离群之兽”是很艰难的，不仅仅因为揣测群体所思是困难的。

小羊离群走失，我们找不到它。

为离群或没有执照的狗而建造的公众的围栏。

他用枪仔细瞄准一头凶猛而离群的野象，开枪把它打死了。

没哪个人能离群而索居.28.我现在已无了牵挂。

接下来的小节首先展示如何用附加信息扩展离群值。

孩子们在考试分数上受挫折会导致他们离群和变野。

鸟儿飞过也不肯落下，离群的野兽奔窜而过。

波特先生有两个古怪的孩子—女孩孤独离群，男孩调皮捣蛋。

农夫正在寻找那些离群的牲畜。

但是在另外一方面他们同样是“离群值”。

人是社会的动物，不能离群而索居。

Cognos非常适合分析交互式离群值。

您需要一个离群值标记项，以表明一个记录是否为离群值。

感冒的金鱼轻者身体不适，精神呆滞，皮肤黏液分泌失调，常离群独卧池底；