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基于单元格和属性权重的离群点检测

原文链接：万方

• 作者：

  姜立明,柴瑞敏

• 摘要：

  离群点检测是数据挖掘领域的一个重要的研究方向.针对高维数据空间中离群数据的挖掘速度和准确度的问题,提出一种基于单元格的离群点检测算法.该算法在高维数据空间中对数据进行降维,并且将数据依据属性权重划分成若干空间单元,从而减少查询次数,提高离群数据的挖掘速度.另外,通过对属性的加权处理能够更有效地突出属性的特殊性,从而提高挖掘的准确度.理论分析和实验结果表明了该方法是有效可行的.

• 关键词：

  数据挖掘 离群数据 单元格 属性权重 粗糙集

• 作者单位：

  辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

• 来源期刊：

  计算机应用与软件

• 年，卷(期)：

  2012010