基于聚类和局部信息的离群点检测算法

摘要：

针对目前大部分离群点检测算法未考虑数据的局部信息,导致离群点检测的准确率低问题,提出一种新的基于聚类和局部信息的两阶段离群点检测算法.通过定义新的局部离群因子作为判断数据对象是否为离群点的衡量标准,改进了传统离群点检测算法的过程.实验结果表明,该算法在保持线性复杂度的同时,能更准确、有效地挖掘出数据集中的离群点.

关键词：离群点检测、k-means聚类、局部离群因子

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技发展计划重点项目20090304

在线出版日期：2013-02-28（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：1214-1217