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一种基于属性相似度的孤立点挖掘方法

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孤立点挖掘是数据挖掘中研究的热点之一.在对已有的孤立点挖掘技术分析的基础上,结合基于密度的聚类算法,提出了一种新的改进的检测孤立点方法即基于属性相似度的孤立点挖掘方法(ADBSCAN).该方法先用基于密度的聚类算法进行聚类,然后再利用对象间的属性相似度进行进一步的检验,确定不包含在任何聚类中的对象是否为真正的孤立点,并通过实验验证了该方法的可行性和有效性.
AN OUTLIER MINING ALGORITHM BASED ON ATTRIBUTE SIMILARITY

彭玲、徐汀荣

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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006

孤立点 数据挖掘 属性相似度

2010

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCDCSCD
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2010.27(12)
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