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一种增强的局部异常挖掘方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
蒋盛益;李庆华;王卉;孟中楼
通讯作者:
Jiang, S.
作者机构:
[蒋盛益] 华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉,430074
[蒋盛益] 衡阳师范学院计算机科学与技术系,衡阳,421008
[王卉; 孟中楼; 李庆华] 华中科技大学
通讯机构:
Dept. of Comp. Sci., Huazhong Univ. of Sci. and Technol., China
语种:
中文
关键词:
数据挖掘;异常检测;加权幂平均;"Bσ"准则
关键词(英文):
Data mining;Outlier detection;Rule of Bσ;Weighted power mean
期刊:
计算机研究与发展
ISSN:
1000-1239
年:
2005
卷:
42
期:
2
页码:
210-216
基金类别:
国家自然科学基金
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
异常检测在许多领域有重要应用.在提出度量具有混合属性的对象间差异性方法的基础上,将加权幂平均引入数据挖掘,提出一种基于最近邻的异常检测方法,这种方法采用广义局部异常因子GLOF度量对象的异常程度,不需要阈值或数据集中异常数据个数的先验知识.理论分析表明,GLOF具有好的性质.实验表明:①对象间差异性定义适合于混合属性的数据集;②GLOF比LOF,CBLOF,RNN更准确地刻画了局部异常;③"Bσ"准则简单但切实可行.
摘要(英文):
In many cases, outliers are more important than the normal data, as they may demonstrate either deviant behavior, or the beginning of a new pattern, they may be cause damage to user. Outlier detection has become an important branch of data mining. In this paper, a new generalized method measuring the difference of two objects with mixed attributes is presented, and the weighted power mean is introduced to data mining. Based on these, a new outlier detection approach based on the nearest neighborhood is proposed. The approach measures outlier degree of an object by generalized local outlier fac...

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