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高维数据流
的聚类离群点检测算法研究
针对基于聚类的离群点检测算法在处理
高维数据流
时效率和精确度低的问题,提出一种
高维数据流
的聚类离群点检测(CODHD-Stream)算法.该算法首先采用滑动窗口技术对数据流划分,然后通过属性约简算法对高维数据集降维;其次运用基于距离的信息熵过滤机制的K-means聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点.通过实验结果分析表明:该算法可以有效提高
高维数据流
中离群点检测的效率和准确度.
2021-11-21 16:30:45
4.32MB
高维数据流;滑动窗口;属性约简;K-均值;微聚类;信息熵;离群点检测
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