【摘 要】
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针对局部离群度量计算量大的缺点,在LDOF算法的基础上,提出一种新颖的基于聚类的离群点检测算法WSRFCM-LDOF.该算法采用集成粗糙集和阴影集的簇特征加权模糊聚类（WSRFCM）技术作
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61203273,61202137）, 南京信息工程大学本科生优秀毕业生论文（设计）支持计划
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针对局部离群度量计算量大的缺点,在LDOF算法的基础上,提出一种新颖的基于聚类的离群点检测算法WSRFCM-LDOF.该算法采用集成粗糙集和阴影集的簇特征加权模糊聚类（WSRFCM）技术作为减少计算量的方法;簇特征加权的聚类算法可以有效处理分布不均匀的簇划分,在此基础上应用粗糙集和阴影集,使得簇特征加权模糊聚类算法可以有效划分交叠的簇,尤其对噪声和异常数据的处理具有高效性.实验表明,所提算法在降低时间复杂度的同时,提高了检测精度.
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