【摘 要】
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传统的基于距离的离群数据挖掘方法计算量大,挖掘效率和精度较低.本文利用大多数据集的聚类性特征,采用p权值和剪枝技术,给出一种基于距离的离群数据挖掘算法.该算法首先采用
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传统的基于距离的离群数据挖掘方法计算量大,挖掘效率和精度较低.本文利用大多数据集的聚类性特征,采用p权值和剪枝技术,给出一种基于距离的离群数据挖掘算法.该算法首先采用基于三角不等式的剪枝技术,寻找出离群候选集,仅候选集驻内存;然后对候选集中的每个数据点,分两种情况:若近邻达不到k值,赋予一个相对较大权值,若达到k值,运用p权值方法,计算该数据对象与其k最近邻的距离和,和越大,则离群的可能性越大;将离群候选集中的每个数据点按权值大小排序,并确定是否为离群数据,从而较好地克服了离群检测中的掩盖和淹没现象;最后采用UCI数据,实验验证了该算法的有效性.
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