基于粗糙集的高维空间离群点发现算法研究

• 作者: 熊君丽 许龙飞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 属性约简 基于密度 离群点发现
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 58-60,77
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6|TP311
• 字数: 4726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.07.018

摘要

该文提出在高维空间下离群点发现技术的新方法,即利用粗糙集的属性约简技术减少高维空间的维数,并在各个关联规则子空间下对数据集进行基于密度的离群点挖掘,使高维空间下的离群点挖掘更具有实用性.数据分析表明,该算法能有效地发现高维空间数据集中的离群点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许龙飞	暨南大学信息科技学院计算机科学系	26	278	8.0	16.0
2	熊君丽	暨南大学信息科技学院计算机科学系	3	54	3.0	3.0