《表1 数据复杂度：基于数据复杂度的投毒数据检测方法》

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《基于数据复杂度的投毒数据检测方法》

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数据复杂度概念[19]是通过一些统计学方法来提取数据集特征，表征数据集内实例分类的难易程度。主要通过以下三个方面:单一维度内特征的重叠程度度量方法F1、F2、F3，类的可分性度量方法L1、L2，分类器几何特征度量方法L3、N3和不同类簇的拓扑结构度量方法N1、N2、N4，来挖掘数据集特征，通过上述特征表征数据集内实例的可分性。各个特征具体含义如表1所示。