一种基于层次聚类的全局孤立点识别方法

• 作者: 宋庆祯 梁斌梅 韦琳娜
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 孤立点检测 层次聚类 数据挖掘 全局孤立点
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1731-1733
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.05.039

摘要

针对现有的孤立点检测算法在通用性、有效性、用户友好性及处理高维大数据集的性能还不完善,提出了一种快速有效的基于层次聚类的全局孤立点检测方法.该方法基于层次聚类的结果,根据聚类树和距离矩阵可视化判断数据孤立程度,并确定孤立点数目.从聚类树自顶向下,无监督地去除孤立点.仿真实验验证了本方法能快速有效识别全局孤立点,具有用户友好性,适用于不同形状的数据集,可用于大型高维数据集的孤立点检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁斌梅	广西大学数学与信息科学学院	14	80	6.0	8.0
3	韦琳娜	广西大学数学与信息科学学院	17	37	3.0	5.0
4	宋庆祯	广西大学数学与信息科学学院	7	19	3.0	4.0