| 基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点查找方法 |
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| 引用本文： | 曾颖,罗可,邹瑞芝. 基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点查找方法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(29): 131-133. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.29.039 |
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| 作者姓名： | 曾颖 罗可 邹瑞芝 |
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| 作者单位： | 长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙,410076;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙,410076;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙,410076 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，湖南省科技计划项目基金，湖南省教育厅科研项目基金 |
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| 摘 要： | 离群点发现是数据挖掘研究的一个重要方面。根据数据流的特点，给出了一种基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点发现方法，先用K-均值聚类对数据流进行处理，生成中间聚类结果，然后用凝聚聚类对这些中间结果进行再次选择，最后找出可能存在的离群点。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 离群点 K-均值聚类 凝聚聚类 |
| 收稿时间： | 2008-06-02 |
| 修稿时间： | 2009-4-22 |
Outliers detection method based on K-means and agglomerative clustering |
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| ZENG Ying,LUO Ke,ZOU Rui-zhi. Outliers detection method based on K-means and agglomerative clustering[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(29): 131-133. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.29.039 |
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| Authors: | ZENG Ying LUO Ke ZOU Rui-zhi |
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| Affiliation: | College of Computer and Communication Engineering，Changsha University of Science and Technology，Changsha 410076，China |
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| Abstract: | Outliers detection is an important issue in data mining.In this paper，according to the characteristics of data streams，an outliers detection method based on k-means and agglomerative clustering is proposed，which uses k-means clustering to find some intermediate results，and applies agglomerative clustering on each intermediate result to pick out potential outliers. |
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| Keywords: | data mining outliers k-means clustering agglomerative clustering |
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