【摘 要】
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离群检测也称异常点检测,是数据挖掘领域很有意义的热点问题之一,在很多方面都有广泛应用,如入侵行为、欺诈行为、医学上疾病前期的征兆等.基于k-近邻的算法能够很好的运用到
【基金项目】
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国家自然基金项目(61473220);陕西省自然基金项目(S2015YFJM2129)资助~~
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离群检测也称异常点检测,是数据挖掘领域很有意义的热点问题之一,在很多方面都有广泛应用,如入侵行为、欺诈行为、医学上疾病前期的征兆等.基于k-近邻的算法能够很好的运用到大数据集上,因此在基于距离和基于密度的离群检测技术方面得到广泛应用.然而k-近邻算法的时间复杂度为O(N2),随着数据集规模的增加,时间开销大大增加.基于最小生成树的聚类算法在使用Prim或者Kruskal算法构建最小生成树时空间复杂度和时间复杂度均为O(N2),聚类结果依赖于用户参数的选择,而且容易漏检稠密簇中的局部离群点.针对以上问题,融
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