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针对传统SOD孤立点检测算法在处理高维数据时存在的问题,提出一种改进算法。通过对每一维的聚集度进行量化,确定各维的参考价值,从而降低算法结果对参数设定的敏感度,利用相对距离表示各点到中心值的偏离度,使其更利于不同密度子空间的孤立点检测。仿真实验结果表明,改进算法的检测精度优于传统SOD算法。
改进的SOD孤立点检测算法
【摘 要】
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针对传统SOD孤立点检测算法在处理高维数据时存在的问题,提出一种改进算法。通过对每一维的聚集度进行量化,确定各维的参考价值,从而降低算法结果对参数设定的敏感度,利用相
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年9期
【基金项目】
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河北省重大技术创新基金资助项目“河北省港口群生产管理集成信息系统”（09213562Z）
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