基于信息熵加权的局部离群点检测算法

• 作者: 包小兵 程兰兰 翟素兰
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 局部离群测度 信息熵 加权距离 离群点检测
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 59-61,65
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2735字
• 语种: 中文

摘要

离群点检测是数据挖掘领域的重要研究方向之一,可以从大量数据中发现少量与多数数据有明显区别的数据对象.在诸如网络入侵、无线传感器网络异常事件等检测应用中,离群点检测是一项具有很高应用价值的技术.为了提高离群点检测准确度,文中在局部离群测度( SLOM)算法的基础上,作了一些改进,提出了一种基于密度的局部离群点检测算法ESLOM.引入信息熵确定数据对象的离群属性,并对对象距离采用加权距离,以提高离群点检测准确度.理论分析和实验表明该算法是可行有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程兰兰	安徽大学数学科学学院	4	11	2.0	3.0
2	翟素兰	安徽大学数学科学学院	27	129	6.0	9.0
3	包小兵	安徽大学数学科学学院	2	5	2.0	2.0