一种基于基尼指标的高维数据离群挖掘算法

• 作者: 刘爱琴 张继福 石岩
• 来源期刊: 太原科技大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 离群数据 高维数据 属性相关性分析 基尼指标
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息科学
• 页码范围: 161-165
• 页数: 5页
• 分类号: P39
• 字数: 4820字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2057.2013.03.001

摘要

针对高维数据集中的离群点挖掘任务,给出了一种基于基尼指标和属性相关性分析的高维数据离群点挖掘算法.该算法首先采用属性相关性分析方法,删除高维数据集中的冗余属性,缩减了数据集的大小；其次采用基尼指标作为离群度量因子,从缩减后的数据集中,挖掘出不同离群程度的数据点；最后,实验采用天体光谱数据作为实验数据集,经实验验证,该算法对高维数据集中离群点的挖掘算法是有效的和可行的,其效率得到了明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张继福	太原科技大学计算机科学与技术学院	94	600	14.0	20.0
2	刘爱琴	太原科技大学计算机科学与技术学院	12	46	4.0	6.0
3	石岩	太原科技大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0