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基于密度的局部离群点检测算法
引用本文:张卫旭,尉宇.基于密度的局部离群点检测算法[J].计算机与数字工程,2010,38(10):11-14.
作者姓名:张卫旭  尉宇
作者单位:武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉,430081
摘    要:基于统计学和基于距离的离群点检测都依赖与给定数据点集的全局分布,然而数据通常并非都是均匀分布的。当分析分布密度相差很大的数据时,基于密度的局部离群点检测方法有着很好的识别局部离群点的能力。但存在时间复杂度较大,文章提出了一种改进的算法,能降低时间复杂度,实现有效的局部离群点的检测。

关 键 词:数据挖掘  离群点检测  局部离群点

Detection Algorithm for Local Outliers Based on Density
Zhang Weixu,Wei Yu.Detection Algorithm for Local Outliers Based on Density[J].Computer and Digital Engineering,2010,38(10):11-14.
Authors:Zhang Weixu  Wei Yu
Affiliation:Zhang Weixu Wei Yu(College of Information Science and Engineering,Wuhan University of Science and Technology,Wuhan430081)
Abstract:Because based on statistics and distance outliers detection relies on a given set of data points' global distribution.However,the data are usually not evenly distributed.When analyzing the data density vary greatly,based on the density of local outlier detection method has a good ability to identify local outliers.But there is a greater complexity,in this paper proposed an improved algorithm can reduce the time complexity,can achieve effective local outlier detection.
Keywords:data mining  outlier detection  local outlier
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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