基于方形对称邻域的局部离群点检测方法

• 作者: 刘慧君 揭财明 朱庆生
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据挖掘 离群检测 方形对称邻域 局部离群度
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 472-474
• 分类号: TP311.13|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.02.018

摘要

针对NDOD(outlier detection algorithm based on neighborhood and density)算法在判断具有不同密度分布的聚类间过渡区域对象时存在的不足,以及为了降低算法时间复杂度,提出一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法.该算法改用方形邻域,吸收基于网格的思想,通过扩张方形邻域快速排除聚类点及避免“维灾”；通过引入记忆思想,使得邻域查询次数及范围成倍地减小；同时新定义的离群度度量方法有利于提高检测精度.实验测试表明,该算法检测离群点的速度及精度均优于NDOD等算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱庆生	重庆大学计算机学院	175	1952	22.0	33.0
2	刘慧君	重庆大学计算机学院	21	121	7.0	10.0
3	揭财明	重庆大学计算机学院	1	9	1.0	1.0