基于信息熵加权的局部离群点检测算法

摘要：

离群点检测是数据挖掘领域的重要研究方向之一,可以从大量数据中发现少量与多数数据有明显区别的数据对象.在诸如网络入侵、无线传感器网络异常事件等检测应用中,离群点检测是一项具有很高应用价值的技术.为了提高离群点检测准确度,文中在局部离群测度( SLOM)算法的基础上,作了一些改进,提出了一种基于密度的局部离群点检测算法ESLOM.引入信息熵确定数据对象的离群属性,并对对象距离采用加权距离,以提高离群点检测准确度.理论分析和实验表明该算法是可行有效的.

关键词：局部离群测度、信息熵、加权距离、离群点检测

所属期刊栏目：22

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高校优秀青年人才基金2009SQRZ019ZD

在线出版日期：2013-01-21（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：59-61,65