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基于数据模式聚类算法的离群点检测
被引量：
3
1
作者
李永丽
任辉明
+3 位作者
董立岩
李威
陈思国
赵宇
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期435-437,共3页
针对传统模式挖掘算法在事务包含模式定义上未考虑模式间的包含关系而使聚类结果不够优良的问题,提出一种新的基于模式聚类的离群点检测算法PCOT,该算法适合于高维数据空间,采用一种新的事务包含模式,通过将模式表示成超图,用超图分割...
针对传统模式挖掘算法在事务包含模式定义上未考虑模式间的包含关系而使聚类结果不够优良的问题,提出一种新的基于模式聚类的离群点检测算法PCOT,该算法适合于高维数据空间,采用一种新的事务包含模式,通过将模式表示成超图,用超图分割方法对模式进行聚类.实验与分析结果表明,该算法能有效地在高维稀疏空间中发现离群点.
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关键词
数据挖掘
离群点
聚类
超图分割
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题名
基于数据模式聚类算法的离群点检测
被引量：
3
1
作者
李永丽
任辉明
董立岩
李威
陈思国
赵宇
机构
吉林
大学计算机科学与技术学院
东北师范大学计算机学院
中国移动通信集团吉林有限公司新业务支撑中心
东北师范大学计算机学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期435-437,共3页
基金
国家自然科学基金(批准号:60473042).
文摘
针对传统模式挖掘算法在事务包含模式定义上未考虑模式间的包含关系而使聚类结果不够优良的问题,提出一种新的基于模式聚类的离群点检测算法PCOT,该算法适合于高维数据空间,采用一种新的事务包含模式,通过将模式表示成超图,用超图分割方法对模式进行聚类.实验与分析结果表明,该算法能有效地在高维稀疏空间中发现离群点.
关键词
数据挖掘
离群点
聚类
超图分割
Keywords
data mining
outlier
clustering
hypergraph partitioning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据模式聚类算法的离群点检测
李永丽
任辉明
董立岩
李威
陈思国
赵宇
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2007
3
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