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有关孤立点分析的研究大多集中在如何高效地识别出孤立点,很少有研究提供对识别出的孤立点用户意义的解释。针对这一情况,提出了一种基于距离和的孤立点用户意义分析算法,针对每个孤立点都给出了其原因属性以及对该原因属性的描述,即给出了孤立点的用户意义。最后将该算法应用到质量管理中进行了实验。实验结果表明:该算法是行之有效的,有一定实用意义。 相似文献
5.
视频流中运动物体的分割 总被引:1,自引:0,他引:1
为了从视频流中快速、准确地找出运动物体,为后继智能图像处理工作奠定基础,从动态、静态两个方面对运动物体进行分割,采用消除背景的方法来获得视频流中的运动物体,并将获得运动物体作为消除背景图像的结果。在比较帧差算法的基础上,提出了基于视频流的帧间微分算法,并将图像回填技术应用于图像分割,不仅能够快速消除背景,获得运动物体,而且能够减少运算量,极大克服由于光线强弱、背景变化、局部抖动等因素带来的图像处理中的困难。 相似文献
6.
采用模糊C-均值聚类算法(FCM)实现声纹码本的矢量量化,使用基于相似系数和的孤立点检测法识别孤立点.试验表明,该方法能有效地减少孤立点对识别结果的干扰,显著降低码本量化误差,从而提高矢量量化声纹识别系统的识别率. 相似文献
7.
The model for improving the robustness of sparse principal component analysis(PCA) is proposed in this paper. Instead of the l2-norm variance utilized in the conventional sparse PCA model,the proposed model maximizes the l1-norm variance,which is less sensitive to noise and outlier. To ensure sparsity,lp-norm(0 p 1) constraint,which is more general and effective than l1-norm,is considered. A simple yet efficient algorithm is developed against the proposed model. The complexity of the algorithm approximately linearly increases with both of the size and the dimensionality of the given data,which is comparable to or better than the current sparse PCA methods. The proposed algorithm is also proved to converge to a reasonable local optimum of the model. The efficiency and robustness of the algorithm is verified by a series of experiments on both synthetic and digit number image data. 相似文献
8.
基于MapReduce与相关子空间的局部离群数据挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高维海量数据,在MapReduce编程模型下,提出了一种基于相关子空间的局部离群数据挖掘算法.该算法首先利用属性维上的局部稀疏程度,重新定义了相关子空间,从而能够有效地刻画各种局部数据集上的分布特征;其次,利用局部数据集的概率密度,给出了相关子空间中的局部离群因子计算公式,有效地体现了相关子空间中数据对象不服从局部数据集分布特征的程度,并选取离群程度最大的N个数据对象定义为局部离群数据;在此基础上,采用LSH分布式策略,提出了一种MapReduce编程模型下的局部离群数据挖掘算法;最后,采用人工数据集和恒星光谱数据集,实验验证了该算法的有效性、可扩展性和可伸缩性. 相似文献
9.
10.
离异点是偏离部分观察对象的数据点,根据离异点所在单元的密度与相邻单元的密度相比可能偏高或偏低的特点,本文提出了基于网格相邻关系的离异点识别算法GAO。该算法用单元间的相对密度和单元质心距离来衡量单元间的离异度,根据离异度确定离异单元和离异点。实验结果表明,该算法能有效地识别出多密度数据集的离异点,算法的效率优于Cell-based算法,且适合大数据集的离异点识别。 相似文献