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该文提出在高维空间下离群点发现技术的新方法，即利用粗糙集的属性约简技术减少高维空间的维数，并在各个关联规则子空间下对数据集进行基于密度的离群点挖掘，使高维空间下的离群点挖掘更具有实用性。数据分析表明，该算法能有效地发现高维空间数据集中的离群点。
基于粗糙集的高维空间离群点发现算法研究
【摘 要】
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该文提出在高维空间下离群点发现技术的新方法，即利用粗糙集的属性约简技术减少高维空间的维数，并在各个关联规则子空间下对数据集进行基于密度的离群点挖掘，使高维空间下的离群
【机 构】
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暨南大学信息科技学院计算机科学系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年7期
【基金项目】
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北京大学视听觉信息处理国家重点实验室基金资助
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