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摘要:
针对异常模式挖掘中的情境离群点检测问题,提出一种基于图的检测方法.首先对数据实例构建一个实例图,然后采用一个滑动窗口穿越数据实例,对处于滑动窗口内的数据实例,计算结点之间的闵可夫斯基距离作为边权值,然后采用最小生成树聚类算法对实例图进行聚类,再采用第二个滑动窗口穿越数据实例,根据窗口内的数据实例是否属于主趋势聚类赋予不同的离群值评分,不属于主趋势聚类的数据实例被认为是潜在的离群点.仿真实验和实际数据分析表明该方法在一元序列数据检测中是切实可行的,该方法具有较好的适用性和扩展性.
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文献信息
篇名 基于图的情境离群点检测方法
来源期刊 北京理工大学学报 学科 工学
关键词 数据挖掘 离群点检测 聚类
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 光学与电子
研究方向 页码范围 302-307
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.15918/j.tbit1001-0645.2016.03.015
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 黄志宏 华南农业大学现代教育技术中心 30 179 8.0 12.0
2 李涛 华南农业大学现代教育技术中心 27 164 7.0 11.0
3 张芸 华南农业大学现代教育技术中心 8 11 3.0 3.0
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研究主题发展历程
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离群点检测
聚类
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
北京理工大学学报
月刊
1001-0645
11-2596/T
大16开
北京海淀区中关村南大街5号
82-502
1956
chi
出版文献量(篇)
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13
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57269
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