一种基于k-means聚类的航运信息孤立点分析算法

• 作者: 刘萍 张艳 汤天浩 王天真 黄洪琼
• 来源期刊: 上海海事大学学报
• 关键词: 数据挖掘 k-means 孤立点 航运信息
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 页码范围: 54-57
• 分类号: U623.9|TP13|TP206.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9498.2011.03.011

摘要

为了从大量含噪的航运信息中挖掘出有用的知识,研究孤立点探测方法在航运信息处理中的应用.首先在对k-means聚类算法分析的基础上,定义中位数的概念及孤立点的判断标准,提出一种基于k-means聚类的孤立点分析算法；然后,针对航运信息的特点,采用一维数据和多维数据异常点探测方法挖掘AIS数据库中的异常信息.实验结果证明,基于k-means聚类的算法对孤立点更敏感,能够探测到一维统计方法中探测不到的异常点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤天浩	上海海事大学物流工程学院	99	615	14.0	18.0
2	黄洪琼	上海海事大学物流工程学院	28	117	6.0	9.0
3	王天真	上海海事大学物流工程学院	24	190	7.0	13.0
4	张艳	上海海事大学物流工程学院	22	46	4.0	5.0
5	刘萍	上海海事大学物流工程学院	4	24	3.0	4.0