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在数据挖掘过程中,利用K-近邻(KNN)算法搜索新颖节点往往具有一定的局限性和偏差性.针对此问题,本文提出了加权距离和相对密度的概念,采用基于加权距离的相对密度来度量一个对象的局部离群程度.在此基础上,提出了一种基于密度的无监督联系发现方法,并进行了实验.实验结果表明,该方法能够较准确地描述对象的异常程度,具有更高的精确度.