基于属性权重的局部离群点挖掘算法研究

• 作者: 陈晓云 马良斋
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 高维 离群点检测 高维局部偏离系数 加权属性距离 高维平均偏离系数
• 年，卷（期）: 2010,（33）
• 页码范围: 9-11
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.33.004

摘要

离群点检测是当前数据挖掘研究领域的热点问题之一.基于高维数据模型的局部离群点检测算法,将数据对象的属性根据自身的性质分为特征属性和环境属性,用环境属性来完成邻域的确定,用特征属性完成对象与邻域的比较,从而实现高维数据模型的降维操作;通过对数据对象属性的加权处理,使不同的属性在检测过程中发挥不同的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云		33	219	8.0	13.0
2	马良斋		4	9	2.0	3.0