【摘 要】
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针对现有离群点检测算法在复杂数据分布和高维度数据集上精度低的问题,提出了一种基于相对熵权密度离群因子的离群点检测算法。首先引入熵权距离取代欧氏距离以提高离群点检测精度。然后结合自然邻居的概念对数据对象进行高斯核密度估计。同时提出相对距离来刻画数据对象偏离邻域的程度,提高所提算法在低密度区域检测离群点的能力。最后提出相对熵权密度离群因子来刻画数据对象的离群程度。在人工数据集和真实数据集下进行的实验表
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北 秦皇岛 066004;河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,河北 秦皇岛 066004;河北省软件工程重点实验室,河北 秦皇岛 066004;燕山大学信息科学与工
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针对现有离群点检测算法在复杂数据分布和高维度数据集上精度低的问题,提出了一种基于相对熵权密度离群因子的离群点检测算法。首先引入熵权距离取代欧氏距离以提高离群点检测精度。然后结合自然邻居的概念对数据对象进行高斯核密度估计。同时提出相对距离来刻画数据对象偏离邻域的程度,提高所提算法在低密度区域检测离群点的能力。最后提出相对熵权密度离群因子来刻画数据对象的离群程度。在人工数据集和真实数据集下进行的实验表明,所提算法能有效适应各种数据分布和高维数据的离群点检测。
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