【摘 要】
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目前,大部分离群点检测算法需要人工输入参数,不能同时检测出全局和局部离群点,不能有效处理密度不均匀数据。针对这些问题,提出一种基于密度划分的离群点检测算法DD-DBSCAN
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,西北工业大学理学院
【基金项目】
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西北工业大学基础研究基金资助项目（JC201273）
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目前,大部分离群点检测算法需要人工输入参数,不能同时检测出全局和局部离群点,不能有效处理密度不均匀数据。针对这些问题,提出一种基于密度划分的离群点检测算法DD-DBSCAN。主要创新包括：1）运用最小生成树的方法,新定义簇密度概念,将数据录入后划分成密度不等的簇,使算法能够处理密度分布不均匀的数据;2）采用＂分而治之＂的思想,对经过划分的数据集分别进行离群点检测,使得算法能够同时处理全局和局部离群点;3）通过在各个簇中自适应地计算所需参数值,算法不再需要人工输入参数（聚类半径（Eps）等）。通过在2D模拟
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