一种基于反向K近邻的孤立点检测改进算法

• 作者: 徐连诚 牛冰茹 谢方方
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 孤立点 k近邻 反向k近邻 三角不等式 剪枝
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 267-270
• 页数: 4页
• 分类号: TP30
• 字数: 4571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.06.072

摘要

基于反向k近邻的孤立点检测算法能够从全局角度较好地检测孤立点,但是在初始阶段求数据点的k近邻时,基本算法需要O(KN2)次数据点间的距离计算,不适合大数据集.同时参数k值的选取对数据集中孤立点的确定产生很大的影响.为此采用自适应的方法确定参数k值,然后提出一种利用度量空间的三角不等式的快速挖掘算法提前剪枝,减少孤立点检测时数据点之间距离计算的次数.理论分析和实验结果证明了算法的可行性和高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛冰茹	山东师范大学信息科学与工程学院	4	35	4.0	4.0
2	徐连诚		5	30	4.0	5.0
3	谢方方	山东师范大学信息科学与工程学院	2	16	2.0	2.0