改进密度峰值支撑点选取及其在度量空间离群检测的应用

• 作者: 刘刚 唐颂 毛睿 许红龙 陈国良
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 离群检测 度量空间 索引 支撑点 密度峰值
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库研究
• 页码范围: 983-987
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5503字
• 语种: 中文

摘要

基于支撑点的度量空间离群检测算法旨在尽快提高离群度阀值,以达到快速检测离群点的效果,然而现有的相关算法缺乏有效的支撑点选取方法,造成支撑点选取结果不稳定,最终导致算法性能波动较大,应用于聚类的密度峰值算法不失为一种良好的支撑点选取算法,然而其密度峰值搜索目标难以确定.通过改进密度峰值算法,通过自动确定距离值,计算该范围内对象的数量来确定密度峰值,从而选取出具有最大密度的支撑点,应用于度量空间离群检测之中.实验结果表明该算法较已有算法获得较大的提升,平均加速比为2.41,最高达6.28;距离计算次数平均减少60.67％,最高达91.17％,而建立索引所需时间在可接受范围内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘刚	深圳大学计算机与软件学院广东省普及型高性能计算机重点实验室	36	341	10.0	17.0
2	毛睿	深圳大学计算机与软件学院广东省普及型高性能计算机重点实验室	18	81	5.0	8.0
3	陈国良	深圳大学计算机与软件学院广东省普及型高性能计算机重点实验室	11	164	6.0	11.0
4	许红龙	深圳大学计算机与软件学院广东省普及型高性能计算机重点实验室	2	9	2.0	2.0
8	唐颂	南开大学化学学院	3	9	2.0	3.0