高维数据集离群子空间特性研究

• 作者: 朱庆生 邹咸林 金义富
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 离群划分 关键域子空间 离群贡献度 离群约简
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 147-149
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.09.046

摘要

探讨对挖掘出的离群数据集进行解释与分析的有效方法.以粗糙集理论的属性约简技术为基础,定义了属性离群贡献度等概念对高维数据集离群特性进行了量化描述,提出了离群划分与离群约简思想以及离群数据关键属性域子空间分析方法,给出了一种离群约简算法并分析了算法复杂性.实验表明,这种方法可以有效地揭示离群数据产生来源,有助于对整体数据集的更全面理解,且提出的算法对于问题规模具有较好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱庆生	重庆大学计算机学院	175	1952	22.0	33.0
2	金义富	重庆大学计算机学院	6	64	4.0	6.0
6	邹咸林	重庆大学计算机学院	3	21	2.0	3.0