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离群点检测是数据挖掘领域的一个重要的研究方向。针对高维数据空间中离群数据的挖掘速度和准确度的问题,提出一种基于单元格的离群点检测算法。该算法在高维数据空间中对数据进行降维,并且将数据依据属性权重划分成若干空间单元,从而减少查询次数,提高离群数据的挖掘速度。另外,通过对属性的加权处理能够更有效地突出属性的特殊性,从而提高挖掘的准确度。理论分析和实验结果表明了该方法是有效可行的。