原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
基于距离和基于密度的离群点检测算法受到维度和数据量伸缩性的挑战,而空间数据的自相关性和异质性决定了以属性相互独立和分类属性的基于信息理论的离群点检测算法也难以适应空间离群点检测,因此提出了基于全息熵的混合属性空间离群点检测算法。算法利用区域标志属性进行区域划分,在区域内利用空间关系确定空间邻域,并用R▲*△-树进行检索。在此基础上提出了基于全息熵的空间离群度的度量方法和空间离群点挖掘算法,有效解决了混合属性的离群度的度量和离群点的挖掘问题。由于实现区域划分有利于并行计算,从而可适应大数据量的计算。理论和实
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关键词云
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文献信息
篇名 基于全息熵的空间离群点挖掘算法研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 全息熵 R*-树 空间离群点 离群点检测 混合属性
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 369-372,397
页数 5页 分类号 TP311|TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.02.012
五维指标
传播情况
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引文网络
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2020(3)
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研究主题发展历程
节点文献
全息熵
R*-树
空间离群点
离群点检测
混合属性
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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