基于聚类高维空间算法的离群数据挖掘技术研究

• 作者: 汪彩梅 项响琴
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 离群点 聚类分析 CLIQUE算法
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 124-127,131
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 5996字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.01.033

摘要

离群数据挖掘是数据挖掘领域的一个研究分支,而聚类算法分析则是进行离群数据挖掘的重要研究方法之一.文中首先分析研究离群数据挖掘方法,对多个离群数据挖掘算法进行分析比较,讨论各自的优点和不足,同时针对高维空间数据的特点,分析挖掘高维空间数据中的离群点方法.其次对聚类分析算法进行讨论,分析一种基于网格和基于密度的聚类方法——聚类高维空间算法（CLIQUE算法）,运用它可以更好地挖掘高维空间中的离群数据.提出了CLIQUE算法的有待改进的思想,为以后的研究指明方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪彩梅	合肥学院网络与智能信息处理中心实验室	15	46	4.0	6.0
2	项响琴	安徽大学计算机科学与技术学院	26	108	6.0	9.0