| 一种改进的基于加权属性的SLOF离群点挖掘算法 |
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| 引用本文： | 赵向兵. 一种改进的基于加权属性的SLOF离群点挖掘算法[J]. 山西大同大学学报(自然科学版), 2011, 0(3) |
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| 作者姓名： | 赵向兵 |
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| 作者单位： | 太原科技大学计算机科学与技术学院,山西太原030024;山西大同大学数学与计算机科学学院,山西大同037009 |
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| 摘 要： | SLOF算法采用了空间对象的空间属性和空间关系确定空间邻域,并结合非空间属性的权值来计算对象在其邻域内的离群度,但在计算属性权值时,仍然由邻域专家决定,存在人为因素.文中采用计算每个对象的每个非空间属性的去一划分信息熵增量,并通过这个值来反映各个属性对对象离群的贡献程度,给出一种改进的SLOF算法.实验结果表明,算法具有计算效率高和对用户依赖性小的优点.
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| 关 键 词： | 高维数据 信息熵 息熵增量 属性权值 偏离因子 |
SLOF based on Weighted Attribute of the Improved Algorithm for Outlier Mining |
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| ZHAO Xiang-bing. SLOF based on Weighted Attribute of the Improved Algorithm for Outlier Mining[J]. Journal of Shanxi Datong University(Natural Science Edition), 2011, 0(3) |
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| Authors: | ZHAO Xiang-bing |
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