【摘 要】
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任何涉及k近邻求解问题的算法被应用于处理不同特征的数据集时,参数k值的选择都会明显影响算法的性能和结果.因而,如何选择k近邻算法中敏感参数k值一直是一个研究难点.提出了
【机 构】
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重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金（61272194,61073058）资助.
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任何涉及k近邻求解问题的算法被应用于处理不同特征的数据集时,参数k值的选择都会明显影响算法的性能和结果.因而,如何选择k近邻算法中敏感参数k值一直是一个研究难点.提出了一种新的近邻关系——自然最近邻,它不需要设置参数k,每个节点的邻居是由算法自适应计算而形成的.针对离群点检测的特殊性,通过确定自然最近邻居搜索算法的终止条件,提出一种基于自然最近邻的新的离群检测算法ODb3N.实验表明,该算法不仅避免了k近邻中参数的选择问题,而且能够更有效地发现离群簇.
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