一种基于密度差异的离群点检测算法

• 作者: 于剑 何威 贾彩燕 辛丽玲
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 离群点检测 MMOD(mountain method based outlier detection) IMMOD(improved MMOD) 信息熵 加权距离 属性约简
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 7-14
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.1.2014.182

摘要

在MMO D算法的基础上提出一种改进算法IMMO D，该算法考虑各属性的差异对离群点检测的影响，通过引入信息熵来确定属性的重要程度以量化权重向量，进而采用加权距离计算各数据点相异性。此外，在处理高维数据时，确定次要属性后采用属性约简方法，在保证时间效率的同时提高检测精度。理论分析和试验结果表明IMMO D算法参数少、检测准确性高，能很好地适用于高维数据，整体性能优于同类算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于剑	北京交通大学计算机与信息技术学院	68	1099	12.0	32.0
2	贾彩燕	北京交通大学计算机与信息技术学院	23	180	9.0	12.0
3	辛丽玲	北京交通大学计算机与信息技术学院	2	19	2.0	2.0
4	何威	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	9	1.0	1.0