【摘 要】
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针对现有的孤立点检测算法在通用性、有效性、用户友好性及处理高维大数据集的性能还不完善,提出了一种快速有效的基于层次聚类的全局孤立点检测方法。该方法基于层次聚类的结果,根据聚类树和距离矩阵可视化判断数据孤立程度,并确定孤立点数目。从聚类树自顶向下,无监督地去除孤立点。仿真实验验证了本方法能快速有效识别全局孤立点,具有用户友好性,适用于不同形状的数据集,可用于大型高维数据集的孤立点检测。
【机 构】
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广西大学数学与信息科学学院,四川大学计算机学院
【基金项目】
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广西大学科研基金资助项目（XJZ100258）
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针对现有的孤立点检测算法在通用性、有效性、用户友好性及处理高维大数据集的性能还不完善,提出了一种快速有效的基于层次聚类的全局孤立点检测方法。该方法基于层次聚类的结果,根据聚类树和距离矩阵可视化判断数据孤立程度,并确定孤立点数目。从聚类树自顶向下,无监督地去除孤立点。仿真实验验证了本方法能快速有效识别全局孤立点,具有用户友好性,适用于不同形状的数据集,可用于大型高维数据集的孤立点检测。
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