【摘 要】
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提出了一种基于马尔可夫链的离群点检测（outlier detection algorithms based on Markov chain,MRKFOD）算法。该算法把基本数据集看作一个加权无向图,数据集中的每个数据表示一
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,南华大学数理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（69835001 60675030 60875029）, 教育部科技重点资金（[2000]175）资助课题
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提出了一种基于马尔可夫链的离群点检测（outlier detection algorithms based on Markov chain,MRKFOD）算法。该算法把基本数据集看作一个加权无向图,数据集中的每个数据表示一个节点,用每条加权边表示节点之间的相似度;形成一个邻接矩阵,把邻接矩阵当作马尔可夫链中的概率转移矩阵;寻求概率转移矩阵的主要特征向量;把每个节点的主要特征向量值作为每个数据的离群度。实验结果表明,该算法与其他高维离群点挖掘算法相比,在效率及有效处理的维数方面均有显著提高。
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