【摘 要】
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LOF（Local Outlier Factor）算法是常用的离群点检测算法,但是该算法在面对大规模数据集时往往需要高昂的时空开销,基于固定网格的离群点检测算法虽然在一定程度上可以解决该问
【机 构】
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淮北师范大学计算机科学与技术学院,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究项目（KJ2014B24）
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LOF（Local Outlier Factor）算法是常用的离群点检测算法,但是该算法在面对大规模数据集时往往需要高昂的时空开销,基于固定网格的离群点检测算法虽然在一定程度上可以解决该问题,但是它的执行效果易受到网格划分粒度的影响。对此提出一种基于可变网格划分的离群点检测算法。该算法首先根据数据点在空间的实际分布情况来动态构建与原始数据集分布大体一致的网格空间,然后删除网格中数据点数目超过设定阈值的网格中所有数据点,最后在剩余的数据点集上执行LOF算法。实验结果显示,相对于固定网格的离群点检测算法,所提
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