【摘 要】
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针对高维数据集中出现的枢纽现象,本文给出了一种基于枢纽现象和加权离群分数的离群数据挖掘算法.该算法首先根据逆k近邻中出现的枢纽现象,以及与离群数据的关系,利用k近邻中
【机 构】
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太原科技大学 计算机科学技术学院,太原,030024
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针对高维数据集中出现的枢纽现象,本文给出了一种基于枢纽现象和加权离群分数的离群数据挖掘算法.该算法首先根据逆k近邻中出现的枢纽现象,以及与离群数据的关系,利用k近邻中的距离信息作为权值,对逆k近邻的离群分数进行加权;其次随机生成区分度阈值,根据该阈值判断区分度比例满意值,并根据满意值计算数据对象的离群程度,选取离群程度最大的若干数据对象作为离群数据;最后采用人工数据集和UCI标准数据集,实验验证了该算法的有效性.
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