【摘 要】
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离群点检测作为数据挖掘的一个重要方面,有着很多的应用,近些年对离群点检测的研究很活跃,很多离群点检测算法被提出来,包括基于聚类的离群点检测算法,但是大多基于聚类的离
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,河北省教育考试院
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离群点检测作为数据挖掘的一个重要方面,有着很多的应用,近些年对离群点检测的研究很活跃,很多离群点检测算法被提出来,包括基于聚类的离群点检测算法,但是大多基于聚类的离群点检测算法往往需要人工输入参数,对于不同的数据集选择一个合适的参数十分困难。为了解决这个问题,本文将NOF算法的自然邻居搜索算法和DDC算法相结合,提出了一种基于聚类离群因子和相互密度的离群点检测算法,该算法使用相互密度和γ密度构造决策图,把γ密度异常大的样本点作为聚类中心进行聚类,最后根据聚类的离群因子COF找出离群聚类边界检测离群点,该算法不需要人工输入参数。最后在模拟数据集和真实数据集下进行实验,验证了算法能很好的进行聚类和离群数据的挖掘。
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