在自然语言处理任务中，句子嵌入的聚类技术扮演着重要角色。其主要应用场景包括减少数据冗余、提升索引检索效率、为无标签数据生成伪标签，以及识别单一句子构成的孤立集群中的异常样本。 实现高质量的聚类结果并非易事。在选择具体算法之前，建议 ...

为优化风机性能、降低维护成本，研究人员针对 SCADA 数据开展基于混合 iForest-DBSCAN 模型的异常检测与正常行为功率曲线（NBPC）建模研究。结果显示该方法精度达 0.98，准确率超 99%，且计算资源需求低，为风电场运维提供新框架。 在全球能源转型的浪潮中，风能 ...

在统计学中，异常值是指不属于某一特定群体的数据点。它是一个与其他数值大不相同的异常观测值，与良好构成的数据组相背离。 例如，你可以清楚地看到这个列表里的异常值：[20, 24, 22, 19, 29, 18, 4300, 30, 18]. 当观测值仅仅是一堆数字并且是一维时，很容易 ...

编辑导语：DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类方法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇；本文作者分享了关于如何用DBSCAN聚类模型做数据分析，我们一起来看一下。 DBSCAN属于无监督学习算法，无监督算法的内涵 ...