【摘 要】
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离群点检测是数据挖掘中重要的研究方向之一,因其应用前景的广阔受到了学者们的关注。基于经典粗糙集理论的离群点检测方法一般只适用于符号型属性数据,不能直接应用于数值型属性数据。由于数值型数据的处理要预先对其进行离散化,数据本身所蕴含的信息在离散化过程中容易发生改变,甚至会因此而丢掉重要的信息。为了提高处理数值型和混合型属性数据集的效率,粗糙集理论中的等价关系发展出了邻域关系。实际上,用邻域粗糙集理论来
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离群点检测是数据挖掘中重要的研究方向之一,因其应用前景的广阔受到了学者们的关注。基于经典粗糙集理论的离群点检测方法一般只适用于符号型属性数据,不能直接应用于数值型属性数据。由于数值型数据的处理要预先对其进行离散化,数据本身所蕴含的信息在离散化过程中容易发生改变,甚至会因此而丢掉重要的信息。为了提高处理数值型和混合型属性数据集的效率,粗糙集理论中的等价关系发展出了邻域关系。实际上,用邻域粗糙集理论来处理离群点检测问题更具有普遍适用性,更值得我们重视。现有的邻域粗糙集离群检测通常仅考虑了单属性邻域覆盖,少有考虑论域在多属性下的邻域覆盖,或者只在构建属性序列基础上设置邻域序列离群因子。因此,本文将考虑属性集序列提出适合混合型属性数据集的离群点检测模型,主要工作如下:（1）在邻域粗糙集理论研究的基础上,为了考虑多属性的集成因素对论域分类的影响,结合邻域粗糙隶属度概念和属性集序列工具,构建了基于邻域粗糙隶属度序列的离群点检测新方法NRMSOD。在UCI数据集上的对比实验结果分析表明,NRMSOD的离群检测效果更有效。（2）以邻域类熵对信息系统中邻域知识进行不确定性描述和单属性度量为基础,针对混合属性数据集,构建了基于邻域类熵序列的离群检测方法NCESOD,并且在UCI数据集上进行实验,验证了NCESOD算法的有效性。
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