【摘 要】
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提出一种基于密度的快速查找离群点的算法--基于方形邻域的离群点查找算法（ODBSN）,该算法把DBSCAN算法的邻域改造成方形邻域,并吸收基于网格算法的思想,用密集的方形邻域快速排
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与工程系,福建师范大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（49971063）,国家“863”海洋监测主题子课题基金项目（2001AA633010-04）,江苏省自然科学基金项目（BK2001045）.
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提出一种基于密度的快速查找离群点的算法--基于方形邻域的离群点查找算法（ODBSN）,该算法把DBSCAN算法的邻域改造成方形邻域,并吸收基于网格算法的思想,用密集的方形邻域快速排除非离群点;用邻域扩张的思想代替网格划分克服了基于网格算法中＂维灾＂缺点;同时用局部偏离指数指示离群点的偏离程度,又具有识别精度高和偏离程度可度量的优点.理论分析表明该算法性能优于著名的基于密度的算法,实验表明,ODBSN算法能在各种形状分布与各种密度的数据中有效地查找离群点, 速度明显优于LOF与DBSCAN算法.
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