一种基于密度的局部离群点检测算法DLOF

被引：56

作者：

胡彩平

秦小麟

机构：

[1] 南京航空航天大学信息科学与技术学院

来源：

计算机研究与发展 | 2010年 / 47卷 / 12期

关键词：

局部离群点; 密度; 局部离群因子; 信息熵; 离群属性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

离群点可分为全局离群点和局部离群点.在很多情况下,局部离群点的挖掘比全局离群点的挖掘更有意义.提出了一种基于密度的局部离群点检测算法DLOF.该方法通过引入信息熵用于确定各对象的离群属性,在计算各对象之间的距离时采用加权距离,并给离群属性较大的权重,从而提高离群点检测的准确度.另外,该算法在计算离群因子时,采用了两步优化技术,并对采用这两步优化技术后算法的时间复杂度进行了详细分析.理论分析和实验结果表明了该方法是有效可行的.

引用

页码：2110 / 2116

页数：7

共 5 条

[1] 基于距离的不确定离群点检测 [J].

于浩 ;

王斌 ;

肖刚 ;

杨晓春 .

计算机研究与发展, 2010, 47 (03) :474-484

[2] 基于局部信息熵的加权子空间离群点检测算法 [J].

倪巍伟 ;

陈耿 ;

陆介平 ;

吴英杰 ;

孙志挥 .

计算机研究与发展, 2008, (07) :1189-1194

[3] 局部离群点挖掘算法研究 [J].

薛安荣 ;

鞠时光 ;

何伟华 ;

陈伟鹤 .

计算机学报, 2007, (08) :1455-1463

[4] 一种基于划分的孤立点检测算法 [J].

孙焕良 ;

鲍玉斌 ;

于戈 ;

赵法信 ;

王大玲 .

软件学报, 2006, (05) :1009-1016

[5]

SLOM: a new measure for local spatial outliers[J] . Sanjay Chawla,Pei Sun.Knowledge and Information Systems . 2006 (4)

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