基于加权自然邻域属性和熵的离群检测算法

• 作者: 古平 吴庭君 文静云
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 离群检测 信息熵 熵增 熵权 自然最近邻
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 136-139
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 5020字
• 语种: 中文

摘要

本文基于信息熵和自然最近邻的思想,结合现有的熵离群检测算法,提出了一种基于加权自然邻域属性和熵的离群点检测算法,用于对同时包含有离散和连续属性的数据集进行离群检测.该算法根据各属性的熵统计权重,在计算整体加权熵增的同时,考虑数据点在其自然邻域中各属性上的加权邻域熵增,最后得出数据点的加权自然邻域属性和熵,由此计算得到离群系数,并由离群系数的大小判断得到离群点集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古平	重庆大学计算机学院	38	335	11.0	17.0
2	吴庭君	重庆大学计算机学院	2	4	2.0	2.0
3	文静云	重庆大学计算机学院	1	2	1.0	1.0