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基于基尼指标加权的离群子空间与离群数据挖掘方法

Outlier Subspace and Outlier Mining Algorithm Based on Weighted Gini Index

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针对大多数离群数据检测方法依赖于用户确定参数以及维灾现象,给出了一种基于基尼指标加权的离群子空间与离群数据挖掘方法.该方法通过计算各个维上去一划分的基尼指标值来生成数据对象的离群子空间及属性权向量,在子空间中采用基于统计离群数据挖掘的思想来挖掘离群数据;不需输人参数,结果更具客观性,并且能够适应高维离群数据挖掘;最后采用恒星光谱数据集,验证了可行性和有效性.

孙伟伟

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太原科技大学计算机科学与技术学院,太原030024

离群数据 基尼指标 属性权向量 离群子空间

2012

电脑开发与应用
中国北方自动控制技术研究所

电脑开发与应用

影响因子：0.265
ISSN：1003-5850
年,卷(期)：2012.25(10)
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