【摘 要】
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针对基于距离的离群检测算法无法有效应用于分类属性数据集,本文提出一种基于粒度计算理论的对象离群程度计算公式。基于该公式所计算的对象的离群因子值,对所有对象进行排序
【基金项目】
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衢州职业技术学院2013年度院级科研项目“基于覆盖粒计算的海量数据挖掘模型与方法研究”(QZYZ1308)
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针对基于距离的离群检测算法无法有效应用于分类属性数据集,本文提出一种基于粒度计算理论的对象离群程度计算公式。基于该公式所计算的对象的离群因子值,对所有对象进行排序,将排序后的前k个对象声明为离群点。为了使用相对简单的方法从分类属性数据集中查找离群点,文中构造了一个算法ODAGr C（Outlier detection algorithm based on granular computing）。理论分析和应用实例证明了ODAGr C算法的有效性和可行性。
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