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基于粗糙集的高维空间离群点发现算法研究
被引量：
2
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作者
许龙飞
熊君丽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第7期58-60,77,共4页
该文提出在高维空间下离群点发现技术的新方法,即利用粗糙集的属性约简技术减少高维空间的维数,并在各个关联规则子空间下对数据集进行基于密度的离群点挖掘,使高维空间下的离群点挖掘更具有实用性。数据分析表明,该算法能有效地发现高...
该文提出在高维空间下离群点发现技术的新方法,即利用粗糙集的属性约简技术减少高维空间的维数,并在各个关联规则子空间下对数据集进行基于密度的离群点挖掘,使高维空间下的离群点挖掘更具有实用性。数据分析表明,该算法能有效地发现高维空间数据集中的离群点。
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关键词
粗糙集
属性约简
基于密度
离群点发现
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职称材料
题名
基于粗糙集的高维空间离群点发现算法研究
被引量：
2
1
作者
许龙飞
熊君丽
机构
暨南大学信息科技学院计算机科学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第7期58-60,77,共4页
基金
北京大学视听觉信息处理国家重点实验室基金资助
文摘
该文提出在高维空间下离群点发现技术的新方法,即利用粗糙集的属性约简技术减少高维空间的维数,并在各个关联规则子空间下对数据集进行基于密度的离群点挖掘,使高维空间下的离群点挖掘更具有实用性。数据分析表明,该算法能有效地发现高维空间数据集中的离群点。
关键词
粗糙集
属性约简
基于密度
离群点发现
Keywords
Rough set,Attribute reduction,Density-based,Outlier detection
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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
基于粗糙集的高维空间离群点发现算法研究
许龙飞
熊君丽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
2
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