基于聚类和异常检测的噪音数据覆盖度检测方法。我们将数据集进行聚类，以识别数据集中的不同群集。然后，我们使用异常检测算法来检测每个群集中的噪音数据。具体而言，我们可以使用孤立森林算法或局部异常因子算法等异常检测方法。我们通过计算每个群集中的噪音数据所占比例来评估数据集的噪音数据覆盖度。

为了验证所提方法的有效性，我们使用了多个真实数据集进行实验。实验结果表明，我们的方法在检测噪音数据方面表现出色，并且能够准确评估数据集的噪音数据覆盖度。与传统的方法相比，我们的方法在准确性和效率上都有很大的提升。

通过聚类和异常检测有效地识别和评估噪音数据。实验证明，该方法具有较高的准确性和效率。然而，仍然有一些改进的空间，例如如何处理高维数据和如何应对数据集中的漂移问题。未来的研究可以进一步探索这些方面，以提高噪音数据分析的精度和可靠性。