1. 毕业设计（论文）主要目标：
本设计将在熟悉频繁模式挖掘的典型方法和离群点检测的典型方法基础上，深入理解这两种挖掘手段。为将频繁模式挖掘应用于离群点检测，改善已有离群点检测方法。最终，能够提升现有离群点算法的工作效率和降低所消耗的资源。
预期结题时，能够获得改进的离群点检测算法。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本课题的主要研究基于频繁模式挖掘和离群点检测，在整个过程预计将有如下工作：
1）分析现有离群点检测算法适用的问题范围及原理，针对这些算法本身寻找它们的优点和缺点。
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3. 主要参考文献
[1] J.Han, H.Cheng, D. Xin and X. Yan. Frequent Pattern Mining: Current Status and Future Directions. Data Mining and Knowledge Discovery, 2007.
[2] J. Wang, P. Neskovic, and L. N. Cooper. Improving nearest neighbor rule with a simple adaptive distance measure. Pattern Recognition Letters, 2007.
[3] Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. Data Mining: Concepts and Techniques, 2012.
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