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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。 相似文献
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局部离群点挖掘算法研究 总被引:14,自引:0,他引:14
离群点可分为全局离群点和局部离群点.在很多情况下,局部离群点的挖掘比全局离群点的挖掘更有意义.现有的基于局部离群度的离群点挖掘算法存在检测精度依赖于用户给定的参数、计算复杂度高等局限.文中提出将对象属性分为固有属性和环境属性,用环境属性确定对象邻域、固有属性计算离群度的方法克服上述局限;并以空间数据为例,将空间属性与非空间属性分开,用空间属性确定空间邻域,用非空间属性计算空间离群度,设计了空间离群点挖掘算法.实验结果表明,所提算法具有对用户依赖性少、检测精度高、可伸缩性强和运算效率高的优点. 相似文献
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基于距离和基于密度的离群点检测算法受到维度和数据量伸缩性的挑战, 而空间数据的自相关性和异质性决定了以属性相互独立和分类属性的基于信息理论的离群点检测算法也难以适应空间离群点检测, 因此提出了基于全息熵的混合属性空间离群点检测算法。算法利用区域标志属性进行区域划分, 在区域内利用空间关系确定空间邻域, 并用R*-树进行检索。在此基础上提出了基于全息熵的空间离群度的度量方法和空间离群点挖掘算法, 有效解决了混合属性的离群度的度量和离群点的挖掘问题。由于实现区域划分有利于并行计算, 从而可适应大数据量的计算。理论和实验证明, 所提算法在计算效率和实验结果的可解释性方面均具有优势。 相似文献
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空间离群点是指与其邻居具有明显区别的属性值的空间对象。已有的空间离散点检测算法一个主要的缺陷就是这些方法导致一些真正的离群点被忽略而把一些非离群点当成了空间离群点。本文提出了一种迭代算法,该算法通过多次迭代检测离群点,取得较好效果。实验表明该算法具有较好的实用性。 相似文献
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基于距离的离群点挖掘通常需要O(N2)的时间进行大量的距离计算与比较,这限制了其在海量数据上的应用。针对此问题,提出了一个带剪枝功能的离群点挖掘算法。算法分为两步:在对数据集进行一遍扫描后,剪枝掉大量的非离群点;然后对余下的可疑数据实施一种改进的嵌套循环算法,以每个数据点与其k个最近邻点的平均距离作为离群度,确定前n个离群点。在真实数据和合成数据集上的实验结果均表明,该算法在获得高命中率的同时仍保持低误警率。与相关算法相比,其具有较低的时间复杂性。 相似文献
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空间离群是指非空间属性与其空间邻居显著不同的空间对象。空间数据的特殊性决定了空间离群挖掘需要充分考虑空间数据的特点,才能挖掘出有现实意义的离群。本文对现有主要的空间数据离群挖掘算法进行了研究分析,针对k-邻域法确定空间邻域的缺点,基于Delaunay三角网在表达空间邻近关系的有效性,通过构建Delaunay三角网确定空间邻域并生成空间权重矩阵,据此提出了基于Delaunay三角网的空间离群挖掘算法DT_SOF,并以实际生态地球化学数据进行实验检验。结果表明,算法具有较低的用户依赖性,能准确挖掘空间离群。 相似文献
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如今查找离群点的方法有以下两类:第1类方法是面向统计数据库,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的方法;第2类方法是面向空间数据库,区分空间维与非空间维的方法。目前提出的方法大多数是第1类方法,由于这类方法在空间数据库中直接应用可能产生错误的判断或找到无意义的离群点,而已有的第2类方法又查找效率太低或不能查找局部离群点,为此提出了一个新的基于邻域的离群点度量方法——空间偏离因子,这种方法面向空间数据库,不但可区分空间维与非空间维,并可以找到局部或全局的离群点;同时提出一种与邻域划分相结合的快速查找算法。理论分析表明,该方法是合理的。真实数据与模拟数据的实验也再次验证了这个模型与算法的可行性。 相似文献
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离群点检测是数据挖掘领域的重要研究方向之一,可以从大量数据中发现少量与多数数据有明显区别的数据对象。在诸如网络入侵、无线传感器网络异常事件等检测应用中,离群点检测是一项具有很高应用价值的技术。为了提高离群点检测准确度,文中在局部离群测度(SLOM)算法的基础上,作了一些改进,提出了一种基于密度的局部离群点检测算法ESLOM。引入信息熵确定数据对象的离群属性,并对对象距离采用加权距离,以提高离群点检测准确度。理论分析和实验表明该算法是可行有效的。 相似文献
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提出了一种基于多示例学习(multi-instance learning,MIL)的局部离群点检测算法,称之为MIL-LOF(a local outlier factor based on multi-instance learning).算法采用MIL框架,首先将真实对象提取为多示例形式,然后运用退化策略和权重调整方法,计算综合离群点因子,最后检测离群点.在实际企业监控数据以及公共数据集上将MIL-LOF与经典局部离群点检测算法及其优化算法进行了对比实验,结果表明本文提出的MIL-LOF算法在准确性、全面性及高效性上相对其他算法均可获得较为明显的提高. 相似文献
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局部离群点检测是近年来数据挖掘领域的热点问题之一.针对交通数据去噪问题,提出一种基于局部估计密度的局部离群点检测算法,算法使用核密度估计方法计算每个数据对象的密度估计值,来表示该数据对象的局部估计密度,并在核函数的带宽函数计算中引入数据对象的k-邻域平均距离作为其邻域信息,然后利用求出的局部估计密度计算数据对象的局部离群因子,依据局部离群因子的大小来判断数据对象是否为离群点.实验表明,该算法在UCI标准数据集与模拟数据集上都可以取得较好的表现. 相似文献
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针对基于密度的局部离群因子算法(LOF),需要计算距离矩阵来进行[k]近邻查寻,算法时间复杂度高,不适合大规模数据集检测的问题,提出基于网格查询的局部离群点检测算法。算法利用距离目标网格中的数据点最近的[k]个其他数据点,一定在该目标网格或在该目标网格的最近邻接网格中这一特性,来改进LOF算法的邻域查询操作,以此减少LOF算法在邻域查询时的计算量。实验结果证明,提出的LOGD算法在与原LOF算法具有基本相同的检测准确率的情况下,能够有效地降低离群点检测的时间。 相似文献