【摘 要】
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离群检测是数据挖掘领域的重点问题之一,而离群检测算法中各种参数的取值严重影响着离群算法的检测结果.特别是,当存在具有任意形状的簇和变化的密度的数据集时,在没有先验知识的情况下难以确定适当的参数.为了解决这个问题,论文在自然邻居方法的基础上,提出一种利用加权自然邻居邻域图进行离群检测的算法.该算法在整个过程不需要人为设置参数,并且在不同分布特征的数据中准确找到数据集中的全局离群点和局部离群点.人工数
【机 构】
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重庆师范大学计算机与信息科学学院 重庆401331
【出 处】
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第六届中国计算机学会大数据学术会议
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离群检测是数据挖掘领域的重点问题之一,而离群检测算法中各种参数的取值严重影响着离群算法的检测结果.特别是,当存在具有任意形状的簇和变化的密度的数据集时,在没有先验知识的情况下难以确定适当的参数.为了解决这个问题,论文在自然邻居方法的基础上,提出一种利用加权自然邻居邻域图进行离群检测的算法.该算法在整个过程不需要人为设置参数,并且在不同分布特征的数据中准确找到数据集中的全局离群点和局部离群点.人工数据集和真实数据的离群检测结果均证明了本文提出的方法的有效性.
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