基于空间自相关性和模糊集的空间数据噪声点检测算法

• 作者: 徐显景 朱付保 朱颢东 白庆春
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 噪声数据 数据预处理 空间自相关性 模糊集
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 算 法
• 页码范围: 264-266
• 页数: 3页
• 分类号: TP315
• 字数: 3705字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.03.062

摘要

大数据时代数据纷繁复杂，同时在数据挖掘过程中数据质量又至关重要，数据质量的高低将直接影响数据挖掘结果的好坏，但现实中数据缺失和噪声数据的现象在所难免。针对上述问题，通过引入空间对象的自相关性理论和模糊集理论，提出一种基于空间自相关性和模糊集的空间数据噪声点检测算法。该算法首先运用邻域对象的空间自相关性理论，计算出特定对象与邻域内其他对象的距离，进而将距离以模糊隶属度的概念予以表达，最后通过与该属性的置信水平进行比较，以此来判定噪声数据。理论分析和实验对比结果均表明，该算法对于处理空间数据噪声点问题是有效可行的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱颢东	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	70	367	11.0	13.0
2	朱付保	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	38	118	6.0	8.0
3	徐显景	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	8	31	3.0	5.0
4	白庆春	郑州轻工业学院计算机与通信工程学院	5	23	4.0	4.0