【摘 要】
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目前大多数局部离群数据挖掘算法需人为事先设置参数或阈值,且难以应用到高维数据集.给出一种新的局部离群数据挖掘算法PSO-SPLOF,该算法首先将数据集划分为互不相交的子空间
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目前大多数局部离群数据挖掘算法需人为事先设置参数或阈值,且难以应用到高维数据集.给出一种新的局部离群数据挖掘算法PSO-SPLOF,该算法首先将数据集划分为互不相交的子空间,利用偏斜度判断子空间划分的优劣.并采用微粒群算法搜索最优划分子空间集;其次针对每个最优划分子空间,计算其数据对象的局部离群因子SPLOF值,并用SPLOF值来度量数据对象的局部偏离程度.最后采用离散化的天体光谱数据作为数据集,实验验证了PSO-SPLOF算法具有受人为因素影响小、伸缩性强和运算效率高等优点.
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