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一种增强的局部异常挖掘方法
被引：9
作者：
蒋盛益
李庆华
王卉
孟中楼
机构：
[1] 华中科技大学计算机科学与技术学院
来源：
关键词：
数据挖掘;
异常检测;
加权幂平均;
“Bσ”准则;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP311 [程序设计、软件工程];
学科分类号：
摘要：
异常检测在许多领域有重要应用 在提出度量具有混合属性的对象间差异性方法的基础上 ,将加权幂平均引入数据挖掘 ,提出一种基于最近邻的异常检测方法 ,这种方法采用广义局部异常因子GLOF度量对象的异常程度 ,不需要阈值或数据集中异常数据个数的先验知识 理论分析表明 ,GLOF具有好的性质 实验表明 :①对象间差异性定义适合于混合属性的数据集 ;②GLOF比LOF ,CBLOF ,RNN更准确地刻画了局部异常 ;③“Bσ”准则简单但切实可行
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