论文研究-基于K-近邻树的离群检测算法.pdf

上传者: 39840914 | 上传时间: 2021-10-17 01:02:37 | 文件大小: 2.23MB | 文件类型: -
为适应数据集分布形状多样性以及克服数据集密度问题,针对已有算法对离群簇检测效果欠佳的现状,提出了一种基于K-近邻树的离群检测算法KNMOD(outlier detection based on K-nearest neighborhood MST)。算法结合密度与方向因素,提出一种基于K-近邻的不相似性度量,然后带约束切割基于此度量构建的最小生成树从而获得离群点。算法可以有效地检测出局部离群点以及局部离群簇,与LOF、COF、KNN及INFLO算法的对比结果也证实了算法的优越性能。

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评论信息

  • qq_37056687 :
    你好,请问有源码吗,急用,谢谢您
    2019-11-26

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