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基于熵度量的空间邻域离群点查找
引用本文:苏锦旗,薛惠锋,吴慧欣.基于熵度量的空间邻域离群点查找[J].计算机工程与应用,2009,45(21):41-43.
作者姓名:苏锦旗  薛惠锋  吴慧欣
作者单位:1. 西北工业大学,自动化学院,西安,710072
2. 华北水利水电学院,信息工程学院,郑州,450011
基金项目:陕西省自然科学基金,陕西科技攻关计划 
摘    要:离群点的查找算法主要有两类:第一类是面向统计数据,把各种数据都看成是多维空间,没有区分空间维与非空间维,这类算法可能产生错误的判断或找到的是无意义的离群点;第二类算法面向空间数据,区分空间维与非空间维,但该类算法查找效率太低或不能查找邻域离群点。引入熵权的概念,提出了一种新的基于熵权的空间邻域离群点度量算法。算法面向空间数据,区分空间维与非空间维,利用空间索引划分空间邻域,用非空间属性计算空间偏离因子,由此度量空间邻域的离群点。理论分析表明,该算法是合理的。实验结果表明,算法具有对用户依赖性小、检测精度和计算效率高的优点。

关 键 词:熵度量  空间邻域离群点检测  空间邻域偏离因子  空间划分
收稿时间:2008-4-22
修稿时间:2008-6-6  

New approach of spatial neighborhood outliers detection based on entropy measurement
SU Jin-qi,XUE Hui-feng,WU Hui-xin.New approach of spatial neighborhood outliers detection based on entropy measurement[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(21):41-43.
Authors:SU Jin-qi  XUE Hui-feng  WU Hui-xin
Affiliation:SU Jin-qi1,XUE Hui-feng1,WU Hui-xin2 1.Automation College,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710072,China 2.Dept.of Information Engineering,North China University of Water Conservancy & Electric Power,Zhengzhou 450011,China
Abstract:There are usually two classes of outlier detection algorithms.One is usually applied to statistical data and takes all attributes as multi-dimensional space,while not distinguish between geo-spatial dimensionality and non-spatial dimensionality in detecting process.Meaningless or incorrect outliers can be found if we use these approaches.The other outlier detection algorithms distinguish between geo-spatial dimensionality and non-spatial dimensionality,but they have poor efficiency or can't detect neighborh...
Keywords:entropy measurement  spatial neighborhood outliers detections  spatial outlier factor  space division
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