【摘 要】
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针对基于距离的离群点检测算法受全局阈值的限制,只能检测全局离群点,提出了基于聚类划分的两阶段离群点检测算法挖掘局部离群点。首先基于凝聚层次聚类迭代出K-means所需的k
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,山东省分布式计算机软件新技术重点实验室,山东女子学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(ZR2011FQ029,ZR2011FL026);山东省科技发展计划资助项目(2011YD01099,2011YD01100);山东省高等学校科技计划资助项目(J11LG32)
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针对基于距离的离群点检测算法受全局阈值的限制,只能检测全局离群点,提出了基于聚类划分的两阶段离群点检测算法挖掘局部离群点。首先基于凝聚层次聚类迭代出K-means所需的k值,然后再利用K-means的方法将数据集划分成若干个微聚类;其次为了提高挖掘效率,提出基于信息熵的聚类过滤机制,判定微聚类中是否包含离群点;最后从包含离群点的微聚类中利用基于距离的方法挖掘出相应的局部离群点。实验结果表明,该算法效率高、检测精度高、时间复杂度低。
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