离群数据挖掘综述

被引：42

作者：

黄洪宇

林甲祥

陈崇成

樊明辉

机构：

[1] 福州大学福建省空间信息工程研究中心数据挖掘与信息共享教育部重点实验室

来源：

计算机应用研究 | 2006年 / 08期

关键词：

数据挖掘; 离群检测; 异常; 高维离群;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

通过对当前有代表性的离群数据挖掘算法的分析和比较,总结了各算法的特性及优缺点,为使用者选择、学习、改进算法提供了依据。此外,针对高维数据和空间数据中离群检测的特殊性,在现有算法的基础上,分析了高维数据和空间数据离群检测需要注意的一些问题,以便于研究者提出新的有效的算法。

引用

页码：8 / 13

页数：6

共 10 条

[1] 基于距离的孤立点检测及其应用 [J].

陆声链 ;

林士敏 .

计算机与数字工程, 2004, (05) :94-97

[2] 从地理数据库中探测奇异值 [J].

范大昭 ;

雷蓉 ;

张永生 .

测绘科学, 2004, (05) :12-15+3

[3] 基于图的空间例外检测算法研究 [J].

邹力鵾 ;

王丽珍 ;

何婧 .

云南大学学报(自然科学版), 2003, (05) :398-400

[4] 基于相似系数和检测孤立点的聚类算法 [J].

姜灵敏 .

计算机工程, 2003, (11) :183-185

[5] 高维空间中的离群点发现 [J].

魏藜 ;

宫学庆 ;

钱卫宁 ;

周傲英 .

软件学报, 2002, (02) :280-290

[6] 离群数据的挖掘方法研究 [J].

史东辉 ;

张春阳 ;

蔡庆生 .

小型微型计算机系统, 2001, (10) :1234-1236

[7] 偏差检测挖掘方法研究 [J].

郑建国 ;

焦李成 .

计算机工程, 2001, (08) :33-35

[8] 基于规则的分类数据离群挖掘方法研究 [J].

史东辉 ;

蔡庆生 ;

倪志伟 ;

张春阳 .

计算机研究与发展, 2000, (09) :1094-1100

[9]

多元统计分析[M]. 科学出版社 , 袁志发, 2002

[10]

Distance-based outliers: algorithms and applications[J] . Edwin M. Knorr,Raymond T. Ng,Vladimir Tucakov.The VLDB Journal . 2000 (3-4)

← 1 →