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一种基于枢纽现象和加权离群分数的离群数据挖掘算法
被引量：
6
1
作者
郭峰
张继福
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第10期2248-2253,共6页
针对高维数据集中出现的枢纽现象,本文给出了一种基于枢纽现象和加权离群分数的离群数据挖掘算法.该算法首先根据逆k近邻中出现的枢纽现象,以及与离群数据的关系,利用k近邻中的距离信息作为权值,对逆k近邻的离群分数进行加权;其次随机...
针对高维数据集中出现的枢纽现象,本文给出了一种基于枢纽现象和加权离群分数的离群数据挖掘算法.该算法首先根据逆k近邻中出现的枢纽现象,以及与离群数据的关系,利用k近邻中的距离信息作为权值,对逆k近邻的离群分数进行加权;其次随机生成区分度阈值,根据该阈值判断区分度比例满意值,并根据满意值计算数据对象的离群程度,选取离群程度最大的若干数据对象作为离群数据;最后采用人工数据集和UCI标准数据集,实验验证了该算法的有效性.
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关键词
离群
挖掘
枢纽现象
逆k近邻
离群分数
满意值
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题名
一种基于枢纽现象和加权离群分数的离群数据挖掘算法
被引量：
6
1
作者
郭峰
张继福
机构
太原科技大学计算机科学技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018年第10期2248-2253,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61572343)资助
文摘
针对高维数据集中出现的枢纽现象,本文给出了一种基于枢纽现象和加权离群分数的离群数据挖掘算法.该算法首先根据逆k近邻中出现的枢纽现象,以及与离群数据的关系,利用k近邻中的距离信息作为权值,对逆k近邻的离群分数进行加权;其次随机生成区分度阈值,根据该阈值判断区分度比例满意值,并根据满意值计算数据对象的离群程度,选取离群程度最大的若干数据对象作为离群数据;最后采用人工数据集和UCI标准数据集,实验验证了该算法的有效性.
关键词
离群
挖掘
枢纽现象
逆k近邻
离群分数
满意值
Keywords
outlier mining
Hubness phenomenon
reverse k-nearest neighbor
outlier score
satisfaction value
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于枢纽现象和加权离群分数的离群数据挖掘算法
郭峰
张继福
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2018
6
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