基于粗糙集的高维空间离群点发现算法研究

被引：2

作者：

许龙飞

熊君丽

机构：

[1] 暨南大学信息科技学院计算机科学系

[2] 暨南大学信息科技学院计算机科学系广州

[3] 广州

来源：

关键词：

粗糙集; 属性约简; 基于密度; 离群点发现;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

该文提出在高维空间下离群点发现技术的新方法,即利用粗糙集的属性约简技术减少高维空间的维数,并在各个关联规则子空间下对数据集进行基于密度的离群点挖掘,使高维空间下的离群点挖掘更具有实用性。数据分析表明,该算法能有效地发现高维空间数据集中的离群点。

引用

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