基于单元格和属性权重的离群点检测

• 作者: 姜立明 柴瑞敏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 离群数据 单元格 属性权重 粗糙集
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 页码范围: 216-218
• 分类号: TP311
• 字数: 3475字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2012.10.056

摘要

离群点检测是数据挖掘领域的一个重要的研究方向.针对高维数据空间中离群数据的挖掘速度和准确度的问题,提出一种基于单元格的离群点检测算法.该算法在高维数据空间中对数据进行降维,并且将数据依据属性权重划分成若干空间单元,从而减少查询次数,提高离群数据的挖掘速度.另外,通过对属性的加权处理能够更有效地突出属性的特殊性,从而提高挖掘的准确度.理论分析和实验结果表明了该方法是有效可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴瑞敏	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	20	225	7.0	15.0
2	姜立明	辽宁工程技术大学电子与信息工程学院	2	33	2.0	2.0