改进的SOD孤立点检测算法

• 作者: 刘文远 孙德杰 张亮 陈子军
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高维数据 子空间 孤立点检测 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 93-94,97
• 分类号: TP311.52
• 字数: 2923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.09.031

摘要

针对传统SOD孤立点检测算法在处理高维数据时存在的问题,提出一种改进算法.通过对每一维的聚集度进行量化,确定各维的参考价值,从而降低算法结果对参数设定的敏感度,利用相对距离表示各点到中心值的偏离度,使其更利于不同密度子空间的孤立点检测.仿真实验结果表明,改进算法的检测精度优于传统SOD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	陈子军	燕山大学信息科学与工程学院	40	202	7.0	12.0
2	刘文远	燕山大学信息科学与工程学院	154	739	14.0	19.0
3	张亮	燕山大学信息科学与工程学院	17	20	2.0	3.0
4	孙德杰	燕山大学信息科学与工程学院	7	14	3.0	3.0