《表3 块内的不确定数据：FODU:不确定数据集中快速离群点检测方法》

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《FODU:不确定数据集中快速离群点检测方法》

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例2图3展示了二维数据集合S在空间区域[〈0，0〉，〈1，1〉]范围内的数据分布情况，其中集合S的规模是|S|=33。假设R=0.36，K=3，T=0.65。按照构建策略:首先，检测得到当前空间区域不满足划分子块的约束条件。然后，顺次选取第0个维度，按照中值0.5进行切分，得到两个子空间区域分别为[〈0，0〉，〈0.5，1〉]，[〈0.5，0〉，〈1，1〉]。进一步，检测得到空间区域[〈0，0〉，〈0.5，1〉]内包含4个数据对象，并且空间区域内最大距离等于1.12，不满足划分子块的约束条件。接着，顺次选取第一个维度对其进行切分，得到划分子块b1、b2。其中，b1.num与b2.num均小于3，满足划分子块的约束条件。然后，如此迭代，对剩余待划分的空间区域进行切分，最终得到b1，b2，…，b9共9个划分子块，每个划分子块均满足约束条件。最后，块内数据对象按照存在概率值由大到小的排列。如表3所示，展示了划分子块内包含的数据对象及数据对象的存在概率值，并且数据对象的排列顺序按照块内数据对象的存在概率值由大到小排序。