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一种多目标自适应DBSCAN离群点检测算法
文献摘要：
在基于聚类的DBSCAN离群点检测算法中,存在参数Eps的不确定性和全局统一性问题.因此,本文首先提出了一种基于多目标优化的自适应DBSCAN离群点检测算法,根据不同数据集的特点,通过NSGA-Ⅱ优化算法为数据集中的每个数据自适应地求解一个最优Eps,不仅避免了人为经验设置参数的不足,还解决了全局参数带来的聚类不精确问题.其次,通过基于Eps的LOF算法进行离群点检测,减少了计算量.最后,通过在不同数据集下的实验对比,结果表明本文提出的算法对于检测离群点有更高的准确率.
文献关键词：
离群点检测;多目标优化;参数设置;DBSCAN;NSGA-Ⅱ
中图分类号：
作者姓名：
黄剑柔;王茜;蔡星娟;李建伟
作者机构：
太原科技大学 计算机科学与技术学院,太原030024
文献出处：
引用格式：
[1]黄剑柔;王茜;蔡星娟;李建伟-.一种多目标自适应DBSCAN离群点检测算法)[J].小型微型计算机系统,2022(04):702-706
A类：
B类：
DBSCAN,离群点检测,检测算法,Eps,统一性,多目标优化,NSGA,设置参数,LOF,计算量,实验对比,参数设置
AB值：
0.200993
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