基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点查找方法

• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 离群点 K-均值聚类 凝聚聚类
• 年，卷（期）: 2009,（29）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 131-133
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.29.039

摘要

离群点发现是数据挖掘研究的一个重要方面.根据数据流的特点,给出了一种基于K-均值聚类和凝聚聚类的离群点发现方法,先用K-均值聚类对数据流进行处理,生成中间聚类结果,然后用凝聚聚类对这些中间结果进行再次选择,最后找出可能存在的离群点.