【摘 要】
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随着数据科学研究的不断深入,异常数据对数据分析工作的干扰也越来也大,如何有效检测异常数据已成为数据研究的关键问题之一。目前传统基于距离的方法仅考虑单个对象的异常性
【基金项目】
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国家青年科学基金项目(编号:61602335)资助。
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随着数据科学研究的不断深入,异常数据对数据分析工作的干扰也越来也大,如何有效检测异常数据已成为数据研究的关键问题之一。目前传统基于距离的方法仅考虑单个对象的异常性,缺少对正常对象之间如何抱团的分析,针对此问题,论文提出了一种基于邻近性(Proximity)和团(Clique)的异常检测算法——PCOD(Proximity Cliques Outlier Detec⁃tion)算法。该算法引入了图论中团的概念,通过团来解释正常对象之间的连接,根据数据对象间的连接性来分析数据点是否为异常点。PCOD算法主要包
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