| 基于邻域密度的异构数据局部离群点挖掘算法 |
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| 引用本文： | 王晓辉,宋学坤,王晓川.基于邻域密度的异构数据局部离群点挖掘算法[J].计算机仿真,2021,38(7):281-285. |
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| 作者姓名： | 王晓辉 宋学坤 王晓川 |
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| 作者单位： | 河南中医药大学,河南郑州450046;郑州大学,河南郑州450001 |
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| 摘 要： | 由于数据集规模、维数,以及复杂程度的不断提高,导致对其离群点的挖掘难度越来越大,提出了基于邻域密度的局部离群点挖掘算法.首先依据节点计算性能对高维数据进行区域分割,通过各个维度的数据分布来评价区域分割的效果.然后采取核密度来描述局部密度,根据高斯分布得到数据出现次数,进一步计算出数据邻域密度.再由邻域及密度关系计算得到各数据离群度,从而判断异构数据中的离群点.最后针对可能存在的离群误判情况,采取离群分数计算,为增强此过程的检测性能,利用权重进行剪枝处理.人工与UCI数据集上的仿真结果表明,当数据量和数据维数改变时,算法对离群点挖掘的准确度几乎不受影响,挖掘时间和覆盖率指标也显著优于其它方法;同时对于不同类型和复杂度的异构数据,算法仍然保持良好的挖掘准确度和效率.
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| 关 键 词： | 离群点挖掘 区域分割 邻域密度 异构数据 离群分数 |
Local Outlier Mining Algorithm for Heterogeneous Data Based on Neighborhood Density |
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| WANG Xiao-hui,SONG Xue-kun,WANG Xiao-chuan.Local Outlier Mining Algorithm for Heterogeneous Data Based on Neighborhood Density[J].Computer Simulation,2021,38(7):281-285. |
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| Authors: | WANG Xiao-hui SONG Xue-kun WANG Xiao-chuan |
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