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基于回归的多层数据立方体中的异常发现算法
被引:2
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
胡孔法
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
丁有伟
[
1
]
论文数:
引用数:
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机构:
陈崚
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
宋爱波
[
2
]
机构
:
[1]
扬州大学信息工程学院
[2]
东南大学计算机科学与工程学院
来源
:
计算机集成制造系统
|
2009年
/ 15卷
/ 12期
关键词
:
数据挖掘;
数据立方体;
回归分析;
异常发现;
阈值;
置信区间;
D O I
:
10.13196/j.cims.2009.12.195.hukf.017
中图分类号
:
TP311.13 [];
学科分类号
:
摘要
:
为了快速有效地挖掘数据立方体中的数据,提出了阈值异常和区间异常两种基于回归分析的异常发现方法,根据回归系数帮助用户快速地找出数据单元内的异常数据。阈值异常方法通过比较数据的规格化残差和用户给定的偏差阈值来发现异常数据。区间异常方法通过比较数据点的残差绝对值和置信区间来发现异常数据。最后,对这些算法的性能进行了分析,理论分析和实验结果验证了这两种算法的有效性。
引用
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页码:2481 / 2486
页数:6
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