| 一种基于自然最近邻的离群检测算法 |
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| 引用本文： | 朱庆生,唐汇,冯骥.一种基于自然最近邻的离群检测算法[J].计算机科学,2014,41(3):276-278,305. |
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| 作者姓名： | 朱庆生 唐汇 冯骥 |
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| 作者单位： | 重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室 重庆400044;重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室 重庆400044;重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室 重庆400044 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61272194,61073058)资助 |
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| 摘 要： | 任何涉及k近邻求解问题的算法被应用于处理不同特征的数据集时,参数k值的选择都会明显影响算法的性能和结果。因而,如何选择k近邻算法中敏感参数k值一直是一个研究难点。提出了一种新的近邻关系———自然最近邻,它不需要设置参数k,每个节点的邻居是由算法自适应计算而形成的。针对离群点检测的特殊性,通过确定自然最近邻居搜索算法的终止条件,提出一种基于自然最近邻的新的离群检测算法ODb3N。实验表明,该算法不仅避免了k近邻中参数的选择问题,而且能够更有效地发现离群簇。
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| 关 键 词： | k近邻 自然最近邻 离群检测 离群簇 |
| 收稿时间： | 2013/5/21 0:00:00 |
| 修稿时间： | 9/2/2013 12:00:00 AM |
Outlier Detection Algorithm Based on Natural Nearest Neighbor |
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| ZHU Qing-sheng,TANG Hui and FENG Ji.Outlier Detection Algorithm Based on Natural Nearest Neighbor[J].Computer Science,2014,41(3):276-278,305. |
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| Authors: | ZHU Qing-sheng TANG Hui and FENG Ji |
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| Affiliation: | Key Lab of Software and Technology,College of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400044,China;Key Lab of Software and Technology,College of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400044,China;Key Lab of Software and Technology,College of Computer Science,Chongqing University,Chongqing 400044,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | k-nearest neighbor Natural nearest neighbor Outlier detection Cluster of outliers |
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