【摘 要】
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异常点检测在机器学习和数据挖掘领域中有着十分重要的作用.当前异常点检测算法的一大缺陷是正常数据在边缘处异常度较高,导致在某些情况下误判异常点.为了解决该问题,提出了
【机 构】
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浙江师范大学数理与信息工程学院金华321004
【出 处】
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2015全国理论计算机科学学术年会
论文部分内容阅读
异常点检测在机器学习和数据挖掘领域中有着十分重要的作用.当前异常点检测算法的一大缺陷是正常数据在边缘处异常度较高,导致在某些情况下误判异常点.为了解决该问题,提出了一种新的基于邻域离散度的异常点检测算法.该算法将数据点所在邻域的离散度作为该数据点的异常度,从而避免边缘数据点异常度过高.实验结果表明,该算法能够更有效地检测数据集中的异常点,并且算法对参数选择不敏感,性能较为稳定，准确度较高。
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