一种基于小波分析的异常数据样本检测与修复方法

• 作者: 宋彦坡 彭小奇
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 数据预处理 小波分析 异常样本检测 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 325-329
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4556字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2006.02.033

摘要

准确的数据预处理是实现正确有效的数据挖掘和基于数据样本进行系统建模的前提和关键环节.数据预处理的一项重要任务是从大量数据样本中剔除异常样本或对受污染的样本进行清洗修复,但在数据集中各数据项间关系未知的情况下,检测异常样本比较困难,为此,文章提出了一种基于小波分析的异常数据样本检测与修复方法.该方法充分利用了小波分析的多尺度、多分辨特性,能有效地实现异常数据样本的准确检测和修复.为了实现离散序列小波变换的快速计算,文章还提出了一种基于Newton-Cores公式的修正的数值积分算法.仿真结果表明,文章提出的方法切实可行,效果良好,有很强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭小奇	中南大学信息科学与工程学院	112	1229	18.0	30.0
5	宋彦坡	中南大学信息科学与工程学院	39	235	8.0	12.0