基于决策树与相异度的离群数据挖掘方法

• 作者: 任燕 陈雪娇
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 离群数据 决策树 相异度
• 年，卷（期）: 2009,（21）
• 所属期刊栏目: 数据库 数据仓库 数据挖掘
• 页码范围: 131-132,124
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.21.054

摘要

在数据挖掘中我们往往会忽略离群数据,可是这些数据却往往包含重要的信息.本文采用了将决策树与相异度相结合的方式进行离群数据的挖掘.通过计算决策树中各属性的信息增益,递归构造出决策树,并通过剪枝,进行初次的离群点检测,再运用相异度计算公式建立矩阵,找出最终的离群点集合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈雪娇	大学信息工程学院计算机科学与技术系	1	4	1.0	1.0
2	任燕	大学信息工程学院计算机科学与技术系	1	4	1.0	1.0