| NJW在离群数据挖掘中的应用研究 |
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| 引用本文： | 朱庆生,钟洵,杨鹏.NJW在离群数据挖掘中的应用研究[J].计算机工程与应用,2010,46(7):128-130. |
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| 作者姓名： | 朱庆生 钟洵 杨鹏 |
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| 作者单位： | 重庆大学计算机学院,重庆,400030 |
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| 基金项目： | 国家“十一五”科技支撑计划重大项目资助No.2007BAH08B04~~ |
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| 摘 要： | 最近几年，谱聚类思想开始用于数据挖掘领域，并取得了较好的效果；离群数据挖掘是对离群点进行检测，发掘出有用知识。将谱聚类中的NJW算法成功应用到离群数据挖掘领域，并结合离群指数的概念，提出了一种适合离群数据挖掘的谱聚类算法。与原有的基于聚类的离群检测算法相比，具有更好的效率和适应性。实验验证了所提算法的有效性和可行性。
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| 关 键 词： | NJW 离群数据挖掘 谱聚类 |
| 收稿时间： | 2009-2-25 |
| 修稿时间： | 2009-4-10
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Applied research on NJW for outlier detection |
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| ZHU Qing-sheng,ZHONG Xun,YANG Peng.Applied research on NJW for outlier detection[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(7):128-130. |
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| Authors: | ZHU Qing-sheng ZHONG Xun YANG Peng |
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| Affiliation: | ZHU Qing-sheng,ZHONG Xun,YANG Peng School of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400030,China |
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| Abstract: | Recently,spectral clustering has wide application in data mining.Outlier detection detects and analyzes outliers in order to find information.The NJW of spectral clustering algorithm is applied in data mining combined with outlier factor successfully,and a new outlier detection algorithm based on spectral clustering is proposed.Experimental results demonstrate this algorithm has better efficiency and wide applicability compared with the original outlier detection algorithm which based on clustering. |
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| Keywords: | NJW outlier detection spectral clustering |
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