基于异常点挖掘的聚类算法比较研究

摘要：

随着人们对数据质量、欺诈检测、网络入侵、故障诊断、自动军事侦察等问题的关注,异常点挖掘在信息科学研究领域日益受到重视.本文首先给出异常点的定义,并在聚类分析的基础上对PAM算法、BIRCH算法、DBSCAN算法和CURE算法在算法效率、适合的数据类型、发现的聚类类型、对异常数据的敏感性、空间复杂性、时间复杂性、使用的方法等方面进行了比较研究,最后给出了如何使用这些聚类算法处理异常点的方法.

关键词：异常点、数据挖掘、聚类

所属期刊栏目：22

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：87-90