基于KNN图的空间离群点挖掘算法

• 作者: 张忠平 徐晓云 王培
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 空间离群点 K-最邻近图 非空间属性值
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: ·软件技术与数据库·
• 页码范围: 37-39
• 分类号: TP393
• 字数: 3904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.04.014

摘要

空间数据集中离群数据与正常数据之间的非空间属性值相差较大.针对该情况,提出一种基于K-最邻近(KNN)图的空间离群点挖掘算法.该算法通过所有对象的K近邻关系构造KNN图,将相邻对象非空间属性值的差作为2个对象点间的边权值,利用裁边策略去掉权值较高的边,从而识别出空间离群点和离群区域.实验结果表明,该算法的时间性能优于POD算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张忠平	燕山大学信息科学与工程学院	67	714	16.0	25.0
2	徐晓云	燕山大学信息科学与工程学院	2	6	2.0	2.0
3	王培	燕山大学信息科学与工程学院	2	6	2.0	2.0