【摘 要】
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在数据挖掘中,对待数据集中的孤立点有两种策略:一种是将它们作为噪声而从数据集中清洗出去;另一种则将它们作为研究对象,称为孤立点探测.孤立点如此不同于集合中的其他数据
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在数据挖掘中,对待数据集中的孤立点有两种策略:一种是将它们作为噪声而从数据集中清洗出去;另一种则将它们作为研究对象,称为孤立点探测.孤立点如此不同于集合中的其他数据点,以至于我们怀疑这些孤立点是否基于不同的机制产生.基于Bay算法和LOF(local outlier factor)算法,设计了两种分布式孤立点探测算法,一种基于距离探测,另一种基于密度.估计的这两种算法的工作量显示出它们的通讯量可以有效的控制,工作量上限为二次阶.
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