一种面向枢纽现象的离群数据检测算法

摘要：

在高维数据中,逆k近邻查询会导致出现枢纽现象,这严重影响了基于逆k近邻离群检测算法的性能.为解决这一问题,提出了一种面向枢纽现象的双向近邻离群检测算法.该算法首先引入并重新定义了对象的影响空间,在影响空间中,同时兼顾了对象的k近邻和逆近邻的影响作用,有效提高了算法的准确性;其次,引入了启发式信息,不仅考虑对象的离群程度同时还考虑其k近邻的离群情况,显著降低了k的取值,从而减少了算法的计算量和运行时间;最后,采用真实数据集,实验验证了本文算法同传统的基于枢纽现象的离群挖掘算法相比具有更高的效率和准确性.

关键词：离群数据检测、影响空间、枢纽现象、逆k近邻

所属期刊栏目：41

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;山西省应用基础研究计划项目;山西省重点研发计划项目;太原科技大学科研启动基金项目

在线出版日期：2020-06-08（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：919-924