【摘 要】
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为了适应高维大规模数据集的稀疏性,解决现有离群点探测算法在运用于高维大规模数据集时计算量以及时间效率均无法令人满意的现状,区别于以往文献中以点的数量作为判断稠密的
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程系,东南大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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中国科学院资助项目，高等学校博士学科点专项科研项目
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为了适应高维大规模数据集的稀疏性,解决现有离群点探测算法在运用于高维大规模数据集时计算量以及时间效率均无法令人满意的现状,区别于以往文献中以点的数量作为判断稠密的阈值,在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上,以通过数据集中每一点周围的邻近点的状况作为判别依据,提出了稠密单元和稠密区域的概念以及基于网格和稠密单元的快速局部离群点探测算法.通过证明稠密单元和稠密区域中的点不可能成为离群点,使得算法减少了LOF值的计算量并显著提高效率.实验表明,该算法对于高维大规模数据集具有良好的适用性和有效性.
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