【摘 要】
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针对改进的局部稀疏系数(Enhanced Local Sparsity Coefficient,简称ELSC)算法在邻域查询过程中存在的不足,以及为了提高算法查准率,提出了一种基于方形邻域和裁剪因子的离群
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针对改进的局部稀疏系数(Enhanced Local Sparsity Coefficient,简称ELSC)算法在邻域查询过程中存在的不足,以及为了提高算法查准率,提出了一种基于方形邻域和裁剪因子的离群点检测算法.首先采用方形邻域,吸取网格算法的思想,以扩张的方形邻域代替网格分割,快速地排除聚类点,避免了网格算法的“维灾”问题.其次为了提高算法的精确度,引入裁剪因子的概念对候选离群点集进行精选.最后通过新定义的局部稀疏指数确定离群点.试验测试表明,该算法的执行效率与检测精度均优于ELSC算法.
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