基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测

摘要：

针对传统粗糙集的离群点检测方法难以处理数值型属性数据的问题,提出基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测方法,其适用于数据包括数值型、符号型与混合型.基于混合型距离与自适应半径,定义邻域粗糙隶属函数刻画对象离群程度,构建邻域粗糙离群因子实施离群点检测,设计相应的离群点检测算法NRMFOD.UCI数据对比实验结果表明,NRMFOD算法具有有效性,优于3种常用检测算法(RMF、RBD、DIS算法).

关键词：离群点检测、邻域粗糙集、粗糙隶属函数、混合型属性数据、数据挖掘

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61673285、61203285;四川省青年科技基金项目2017JQ0046;四川省教育厅科研基金项目15ZB0028

在线出版日期：2019-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：533-539