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动态数据环境下基于信息熵的相对离群点检测算法
被引量：
1
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作者
孙浩
何晓红
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期1284-1286,共3页
在基于信息熵的离群点检测算法的基础上,提出一种适用于动态数据环境的检测算法。该算法在有数据对象插入或删除的时候,不必计算所有数据对象的相对离群点因子(ROF)值,而只需重新计算受影响的点的ROF值。实验结果表明,该算法在动态数据...
在基于信息熵的离群点检测算法的基础上,提出一种适用于动态数据环境的检测算法。该算法在有数据对象插入或删除的时候,不必计算所有数据对象的相对离群点因子(ROF)值,而只需重新计算受影响的点的ROF值。实验结果表明,该算法在动态数据环境下的运行时间小于原来的算法。
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关键词
动态数据环境
信息熵
离群点检测
局部离群因子
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职称材料
题名
动态数据环境下基于信息熵的相对离群点检测算法
被引量：
1
1
作者
孙浩
何晓红
机构
重庆邮电大学移通学院
重庆邮电大学生物信息学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期1284-1286,共3页
基金
重庆邮电大学自然科学基金资助项目(A2008-04)
文摘
在基于信息熵的离群点检测算法的基础上,提出一种适用于动态数据环境的检测算法。该算法在有数据对象插入或删除的时候,不必计算所有数据对象的相对离群点因子(ROF)值,而只需重新计算受影响的点的ROF值。实验结果表明,该算法在动态数据环境下的运行时间小于原来的算法。
关键词
动态数据环境
信息熵
离群点检测
局部离群因子
Keywords
dynamic environment
entropy
outlier detection
Local Outlier Factor （LOF）
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
动态数据环境下基于信息熵的相对离群点检测算法
孙浩
何晓红
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
1
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