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摘要:
针对传统粗糙集的离群点检测方法难以处理数值型属性数据的问题,提出基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测方法,其适用于数据包括数值型、符号型与混合型.基于混合型距离与自适应半径,定义邻域粗糙隶属函数刻画对象离群程度,构建邻域粗糙离群因子实施离群点检测,设计相应的离群点检测算法NRMFOD.UCI数据对比实验结果表明,NRMFOD算法具有有效性,优于3种常用检测算法(RMF、RBD、DIS算法).
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文献信息
篇名 基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 离群点检测 邻域粗糙集 粗糙隶属函数 混合型属性数据 数据挖掘
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 智能技术
研究方向 页码范围 533-539
页数 7页 分类号 TP18
字数 6658字 语种 中文
DOI 10.16208/j.issn1000-7024.2019.02.041
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 张贤勇 四川师范大学数学与软件科学学院 52 280 8.0 14.0
5 杨晓玲 四川师范大学数学与软件科学学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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离群点检测
邻域粗糙集
粗糙隶属函数
混合型属性数据
数据挖掘
研究起点
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计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
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1980
chi
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