适用于关联属性的样本自适应参数孤立点检测法

• 作者: 刘胜宗 廖志芳 樊晓平
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 孤立点检测 关联属性 样本自适应 Mahalanobis距离
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 3259-3262
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.09.015

摘要

为解决数据集中关联属性之间的干扰问题,通过引进Mahalanobis距离,并对传统的κ近邻孤立点检测方法进行了改进,提出了一种新的基于样本的参数选取方法.该方法通过训练数据集中的正常数据和孤立点数据,以获得最优的κ距离值和阈值.实验仿真结果表明,提出的算法有更高的准确率,同时降低了误检率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊晓平	中南大学信息科学与工程学院	236	3229	28.0	45.0
5	廖志芳	中南大学软件学院	65	468	12.0	19.0
6	刘胜宗	中南大学信息科学与工程学院	4	29	2.0	4.0