基于数据集对象平均离群因子的离群点选择算法

• 作 者: 朱付保 徐显景 白庆春 朱颢东
• 机 构: 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
• 出 处: 微电子学与计算机
• 发表日期: 2016年1期
• 关键词: 离群点 局部偏离因子 加权属性 数据挖掘 outlier local deviation factor weighted attribute data m
• 基金项目: 国家自然科学基金项目（61201447）, 河南省科技攻关项目（122102210492）, 河南省教育厅科学技术研究重点项目（13A520368,13A520367）, 河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目（2014GGJS-084）, 郑州轻工业学院校级青年骨干教师培养对象资助计划项目（XGGJS02）

针对传统的局部离群点检测算法中存在离群点判定的主观性过强的问题,通过研究局部离群点检测相关算法,提出了一种基于数据集对象平均离群因子的离群点选择算法.该算法首先求得各数据对象的邻域对象,进而根据邻域数据集合求出各自的离群因子,在进行离群点选择时计算出数据集的平均离群因子,将每个对象的离群因子与平均离群因子进行比较判断对象是否为离群点.理论分析和实验对比结果均表明,该算法在进行离群点选择时可以有效地避免离群点选择的主观性,更好地提高检测的准确率.