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一种改进的基于密度的离群数据挖掘算法
被引:7
作者
:
崔贯勋
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机构:
重庆大学计算机学院
崔贯勋
朱庆生
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机构:
重庆大学计算机学院
朱庆生
机构
:
[1]
重庆大学计算机学院
来源
:
计算机应用
|
2007年
/ 03期
关键词
:
数据挖掘;
离群数据;
基于密度;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP311.13 [];
学科分类号
:
1201 ;
摘要
:
利用基于密度的离群数据挖掘算法离群数据不在非离群数据指定的邻域内的特点,改进了原有的离群数据挖掘算法:首先判断数据是否在某个非离群数据指定的邻域内,如果不在,再判断其邻域内数据的个数。通过对二维空间数据测试表明,改进的算法能够快速有效地挖掘出数据集中的离群数据,速度上数倍于原来的算法。
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页码:559 / 560+573 +573
页数:3
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[1]
基于nested-loop的大数据集快速离群点检测算法
[J].
倪巍伟
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东南大学计算机科学与工程学院
东南大学计算机科学与工程学院
倪巍伟
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陈耿
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一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法
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2005,
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基于离群指数的时序数据离群挖掘
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2004,
(01)
:70
-77
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一种基于密度的快速聚类算法
[J].
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曹晶
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胡运发
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胡运发
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计算机研究与发展,
2000,
(11)
:1287
-1292
[6]
数据仓库与数据挖掘技术.[M].夏火松主编;.科学出版社.2004,
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共 6 条
[1]
基于nested-loop的大数据集快速离群点检测算法
[J].
倪巍伟
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东南大学计算机科学与工程学院
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东南大学学报(自然科学版),
2006,
(03)
:463
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[2]
一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法
[J].
朱倩
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海军工程大学
朱倩
;
黄志军
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舰船电子工程,
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(05)
:55
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[3]
一种改进的基于密度的聚类算法
[J].
陈燕
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西北大学计算机科学系
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2005,
(03)
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基于离群指数的时序数据离群挖掘
[J].
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上海交通大学自动化研究所
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杜秀华
.
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2004,
(01)
:70
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[5]
一种基于密度的快速聚类算法
[J].
周水庚
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复旦大学计算机科学系!上海,复旦大学计算机科学系!上海,复旦大学计算机科学系!上海,复旦大学计算机科学系!上海
周水庚
;
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胡运发
.
计算机研究与发展,
2000,
(11)
:1287
-1292
[6]
数据仓库与数据挖掘技术.[M].夏火松主编;.科学出版社.2004,
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