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| 基于K-means的数据流离群点检测算法 | |
| 作者姓名： | 韩崇 袁颖珊 梅焘 耿慧玲 |
| 作者单位： | 1.南京邮电大学 计算机学院,南京 210003 2.南京邮电大学 通达学院,江苏 扬州 225127 |
| 摘 要： | 针对数据流中离群点挖掘问题;在K-means聚类算法基础上;提出了基于距离的准则进行数据间离群点判断的离群点检测DOKM算法。根据数据流概念漂移检测结果来自适应地调整滑动窗口大小;从而实现对数据流的离群点检测;与其他离群点算法的一系列实验验证和对比结果表明;DOKM算法在人工数据集和真实数据集中均可以实现对离群点的有效检测。 |
| 关 键 词： | 概念漂移 数据流 K-means聚类 可变滑动窗口 离群点检测 |
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