| 基于微粒群和子空间的离群数据挖掘算法研究 |
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| 引用本文： | 葛凌云,张继福,蔡江辉.基于微粒群和子空间的离群数据挖掘算法研究[J].系统仿真学报,2009,21(7). |
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| 作者姓名： | 葛凌云 张继福 蔡江辉 |
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| 作者单位： | 太原科技大学计算机科学与技术学院,太原,030024 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，山西省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 传统的离群数据挖掘方法大多数是利用全局的观点看待离群数据,很难发现低维子空间中的偏移数据.利用微粒群算法(PSO)具有简单,容易实现并且没有许多参数需要调整等优势,提出了一种基于PSO和子空间的离群数据挖掘算法(OM-PSO).该算法首先将子空间看作微粒,根据偏离数据所在子空间的稀疏系数,采用带有变异算子的PSO算法来搜索子空间,并将子空间中的数据看作为局部偏离数据,即离群数据;最后采用离散化的天体光谱数据作为数据集,实验结果验证了该算法的有效性.
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| 关 键 词： | 离群数据 微粒群算法 子空间 稀疏系数 天体光谱数据 |
Outlier Mining Algorithm Based on Particle Swarm Optimization and Subspace |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | outliers particle swarm optimization subspace sparsity coefficient star spectrum |
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