| 基于密度划分的离群点检测算法 |
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| 引用本文： | 魏龙,王勇.基于密度划分的离群点检测算法[J].计算机与现代化,2015,0(3):26-32. |
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| 作者姓名： | 魏龙 王勇 |
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| 作者单位： | 西北工业大学计算机学院;西北工业大学理学院 |
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| 基金项目： | 西北工业大学基础研究基金资助项目(JC201273) |
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| 摘 要： | 目前,大部分离群点检测算法需要人工输入参数,不能同时检测出全局和局部离群点,不能有效处理密度不均匀数据。针对这些问题,提出一种基于密度划分的离群点检测算法DD-DBSCAN。主要创新包括:1)运用最小生成树的方法,新定义簇密度概念,将数据录入后划分成密度不等的簇,使算法能够处理密度分布不均匀的数据;2)采用"分而治之"的思想,对经过划分的数据集分别进行离群点检测,使得算法能够同时处理全局和局部离群点;3)通过在各个簇中自适应地计算所需参数值,算法不再需要人工输入参数(聚类半径(Eps)等)。通过在2D模拟数据集和Iris真实数据集上的实验表明,与DBSCAN算法比较,本文算法具有更高的覆盖率和正确率。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类 离群点检测 |
Outliers Detection Algorithm Based on Density Division |
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| WEI Long;WANG Yong.Outliers Detection Algorithm Based on Density Division[J].Computer and Modernization,2015,0(3):26-32. |
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| Authors: | WEI Long;WANG Yong |
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| Affiliation: | WEI Long;WANG Yong;School of Computer Science,Northwestern Polytechnical University;School of Natural and Applied Sciences,Northwestern Polytechnical University; |
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