基于方形邻域的离群点查找新方法

摘要：

提出一种基于密度的快速查找离群点的算法--基于方形邻域的离群点查找算法(ODBSN),该算法把DBSCAN算法的邻域改造成方形邻域,并吸收基于网格算法的思想,用密集的方形邻域快速排除非离群点;用邻域扩张的思想代替网格划分克服了基于网格算法中"维灾"缺点;同时用局部偏离指数指示离群点的偏离程度,又具有识别精度高和偏离程度可度量的优点.理论分析表明该算法性能优于著名的基于密度的算法,实验表明,ODBSN算法能在各种形状分布与各种密度的数据中有效地查找离群点, 速度明显优于LOF与DBSCAN算法.

关键词：数据挖掘、离群点、方形邻域

所属期刊栏目：21

分类号：TP311.13;TP392;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国科学院资助项目49971063;国家科技攻关项目2001AA633010-04;国家自然科学基金BK2001045

在线出版日期：2006-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：541-545,554