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基于粗糙集的高维空间离群点发现算法研究
被引:2
作者
:
许龙飞
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机构:
暨南大学信息科技学院计算机科学系
许龙飞
熊君丽
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暨南大学信息科技学院计算机科学系
熊君丽
不详
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机构:
暨南大学信息科技学院计算机科学系
不详
机构
:
[1]
暨南大学信息科技学院计算机科学系
[2]
暨南大学信息科技学院计算机科学系 广州
[3]
广州
来源
:
计算机工程与应用
|
2004年
/ 07期
关键词
:
粗糙集;
属性约简;
基于密度;
离群点发现;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
摘要
:
该文提出在高维空间下离群点发现技术的新方法,即利用粗糙集的属性约简技术减少高维空间的维数,并在各个关联规则子空间下对数据集进行基于密度的离群点挖掘,使高维空间下的离群点挖掘更具有实用性。数据分析表明,该算法能有效地发现高维空间数据集中的离群点。
引用
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页码:58 / 60+77 +77
页数:4
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