【摘 要】
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空间数据集中离群数据与正常数据之间的非空间属性值相差较大。针对该情况，提出一种基于K-最邻近（KNN）图的空间离群点挖掘算法。该算法通过所有对象的K近邻关系构造KNN图，将相邻
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60773100);河北省教育厅科研计划基金资助项目(2006143)
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空间数据集中离群数据与正常数据之间的非空间属性值相差较大。针对该情况，提出一种基于K-最邻近（KNN）图的空间离群点挖掘算法。该算法通过所有对象的K近邻关系构造KNN图，将相邻对象非空间属性值的差作为2个对象点间的边权值，利用裁边策略去掉权值较高的边，从而识别出空间离群点和离群区域。实验结果表明，该算法的时间性能优于POD算法。
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