典型文献
基于质心投影波动的离群点检测算法
文献摘要：
离群点检测是数据挖掘研究的一个重要领域.在传统基于近邻的离群点检测方法中,k近邻关系被广泛使用.然而,随着数据分布的多样化和数据维度的增加,基于k近邻关系算法检测离群点的过程中易受不同类簇影响而检测效果不佳.针对以上问题,首先通过引入近邻树代替k近邻关系生成新的邻域集合,提出质心投影的概念用来刻画数据对象与其邻居点的分布特征,其次在数据对象邻居点逐渐增多的过程中,离群点和内部点质心投影变化不同,采用质心投影波动来衡量每个数据对象的离群程度,最终提出了基于质心投影波动的离群点检测算法.通过在人工数据集和真实数据集下进行的实验表明,该算法能有效且较为全面地检测离群点.
文献关键词：
数据挖掘;离群点检测;k近邻;近邻树;质心投影波动
中图分类号：
作者姓名：
张忠平;张玉停;刘伟雄;邓禹
作者机构：
燕山大学 信息科学与工程学院,河北 秦皇岛 066004;河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,河北 秦皇岛 066004;河北省软件工程重点实验室,河北 秦皇岛 066004
文献出处：
引用格式：
[1]张忠平;张玉停;刘伟雄;邓禹-.基于质心投影波动的离群点检测算法)[J].计算机集成制造系统,2022(12):3867-3876
A类：
质心投影波动,近邻树
B类：
离群点检测,检测算法,近邻关系,数据分布,数据维度,中易,检测效果,邻域,数据对象,邻居,真实数据
AB值：
0.130283
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