【摘 要】
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离群点是与其他正常点属性不同的一类对象,其检测技术在各行业上均有维护数据纯度、保障业内安全等重要应用,现有算法大多是基于距离、密度等传统方法判断检测离群点。本算法给每个对象分配一个"孤立度",即该点相对其邻点的孤立程度,通过排序进行判定,比传统算法效率更高。在AP(affinity propagation)聚类算法的基础上进行改进与优化,提出能检测异常数据点的算法APO(outlier detec
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61862060,61462079,61562086,61562078)。
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离群点是与其他正常点属性不同的一类对象,其检测技术在各行业上均有维护数据纯度、保障业内安全等重要应用,现有算法大多是基于距离、密度等传统方法判断检测离群点。本算法给每个对象分配一个"孤立度",即该点相对其邻点的孤立程度,通过排序进行判定,比传统算法效率更高。在AP(affinity propagation)聚类算法的基础上进行改进与优化,提出能检测异常数据点的算法APO(outlier detection algorithm based on affinity propagation)。通过加入孤立
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