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[学位论文] 作者：陶运信,,
来源： 年份：2009
作为重要的数据挖掘任务和数据分析技术,聚类分析和离群点检测已被广泛研究,取得了丰硕的成果并应用到众多领域,引起学术界、工业界和各国政府及军队等部门的密切关注。目前,...
[期刊论文] 作者：陶运信,皮德常,
来源：吉林大学学报：信息科学版 年份：2008
为了减少基于密度的异常点检测算法邻域查询操作的次数，同时避免ODBSN（Outlier Detection Basedon Square Neighborhood）中有意义异常点的丢失和稀疏聚类中的对象靠近稠密聚类时...
[期刊论文] 作者：陶运信,皮德常,
来源：计算机科学 年份：2008
大多数基于密度的异常点检测算法需要设置两个输入参数，并对输入参数很敏感，用户设置不正确会导致算法不能发现所有有意义的异常点，甚至是发现错误的异常点，这使得评价一个数据挖......
[期刊论文] 作者：陶运信,皮德常,
来源：高技术通讯 年份：2010
针对已有轨道聚类（TRACLUS）算法的线段聚类模块需要对划分后的每条线段进行邻域查询的问题，将取样技术引入轨道聚类，提出一种快速移动对象轨道聚类（FTCS）算法。FTCS算法根据基于极......
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