【摘 要】
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针对高维数据,已有的子空间离群点挖掘方法未能有效反映子空间的关联程度,对所有数据点采用统一的子空间,不能有效凸显不同离群点存在的特有子空间,导致挖掘精度不高和挖掘结
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江,212013
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针对高维数据,已有的子空间离群点挖掘方法未能有效反映子空间的关联程度,对所有数据点采用统一的子空间,不能有效凸显不同离群点存在的特有子空间,导致挖掘精度不高和挖掘结果难以解释等问题.且都平等的对待数据点在多个子空间中的离群得分,使离群点与非离群点之间的对比度低.为此,提出一个新的关联子空间离群点挖掘算法.算法根据数据点及其局部邻域在一维投影上的分布特性,把一维投影上具有最大非均匀分布程度的维作为关联度子空间的基准维,用类Apriori算法将关联度大的子空间快速构造成不同数据点特有的关联子空间集合,并基于关联子空间进行离群点挖掘.算法给偏离度大的赋予较大的权值,加大了离群点与非离群点之间的对比度.实验表明,算法取得较高准确度,并优于现有方法.
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