基于邻接图的离群数据聚类算法

摘要：

离群数据是数据中的少模式,因其固有的少数据与稀疏性等特征,使得基于距离或基于统计等常规聚类方式不适用于对离群数据的分类.该文根据离群对象关键域子空间的重合度,定义了离群共享属性集与离群相似度等概念,提出β-离群簇分析技术.通过构建离群邻接图并将其稀疏化,将β-群簇搜索与相应的离群邻接图的最大完全子图搜索一一对应,给出一种基于邻接图的离群数锯聚类算法.算例及实验结果表明,该方法具有较高的效率及良好的直观性.

关键词：离群数据、关键域子空间、离群邻接图、聚类算法

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然科学基金2005BB2224

在线出版日期：2008-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：72-73,76