基于遗传聚类算法的离群点检测

• 作者: 张然 李龙澍 贾瑞玉 钱光超
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 离群点检测 数据挖掘 遗传算法 聚类 K-均值算法
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 155-157
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3308字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.11.045

摘要

离群点检测是数据挖掘一个重要内容,它为分析各种海量的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法.对离群数据挖掘几类主要的方法进行了分析和评价,并在此基础上了提出了一种基于遗传聚类的离群点检测算法.该算法结合了遗传算法全局搜索的优点和K-均值方法局部收敛速度快的特点,取得较好效果.实验验证该算法很好地检测到数据集中的离群点,同时还完成了数据集的聚类.具有较好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李龙澍	安徽大学计算机科学与技术学院	199	1780	21.0	29.0
2	贾瑞玉	安徽大学计算机科学与技术学院	62	688	17.0	23.0
3	钱光超	安徽大学计算机科学与技术学院	8	113	4.0	8.0
4	张然	安徽大学计算机科学与技术学院	14	114	4.0	10.0