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摘要:
基于聚类的孤立点检测算法得到的结果比较粗糙,不够准确。针对该问题,提出一种基于相似孤立系数的孤立点检测算法。定义相似距离以及相似孤立点系数,给出基于相似距离的剪枝策略,根据该策略缩小可疑孤立点候选集,并降低孤立点检测算法的计算复杂度。通过选用公共数据集 Iris、Labor和 Segment-test进行实验验证,结果表明,该算法在发现孤立点、缩小候选集等方面相比经典孤立点检测算法更有效。
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文献信息
篇名 基于相似孤立系数的孤立点检测算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 聚类孤立点 孤立点检测 相似孤立系数 剪枝策略 孤立点候选集
年,卷(期) 2013,(11) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 200-204
页数 5页 分类号 TP311
字数 3605字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.11.045
五维指标
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
2 廖志芳 中南大学软件学院 65 468 12.0 19.0
3 谢岳山 中南大学信息科学与工程学院 6 55 4.0 6.0
4 刘世杰 中南大学信息科学与工程学院 3 11 1.0 3.0
5 周国恩 中南大学软件学院 2 38 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类孤立点
孤立点检测
相似孤立系数
剪枝策略
孤立点候选集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
总被引数(次)
317027
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