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基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法
被引量:
9
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作者
刘爱琴
张继福
荀亚玲
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第7期1518-1521,共4页
离群数据挖掘是数据挖掘领域中的重要分支之一.将聚类迭代的思想应用到离群数据挖掘中,给出一种基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法OIALEVCS.该算法首先针对离群挖掘特点,使用大熵值变化区域来选择初始候选离群对象;其次在...
离群数据挖掘是数据挖掘领域中的重要分支之一.将聚类迭代的思想应用到离群数据挖掘中,给出一种基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法OIALEVCS.该算法首先针对离群挖掘特点,使用大熵值变化区域来选择初始候选离群对象;其次在每次迭代过程中,利用对海量高维数据有效的余弦相似度作为离群度量因子,搜索每个邻域内最离群的对象作为新的候选离群对象,直至迭代收敛;最后采用晚型星、高红移类星体、类星体三个天体光谱数据集,实验验证了算法有效性和可行性.由于该算法充分利用了大熵值变化区域来选择初始候选离群对象,因而进一步加速了迭代收敛的速度,提高了离群挖掘精确度.
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关键词
离群
迭代
大熵值变化区域
余弦相似度
天体光谱
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职称材料
题名
基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法
被引量:
9
1
作者
刘爱琴
张继福
荀亚玲
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013年第7期1518-1521,共4页
基金
山西省自然科学基金项目(2010011021-2)资助
山西省回国留学人员科研项目(2009-77)资助
文摘
离群数据挖掘是数据挖掘领域中的重要分支之一.将聚类迭代的思想应用到离群数据挖掘中,给出一种基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法OIALEVCS.该算法首先针对离群挖掘特点,使用大熵值变化区域来选择初始候选离群对象;其次在每次迭代过程中,利用对海量高维数据有效的余弦相似度作为离群度量因子,搜索每个邻域内最离群的对象作为新的候选离群对象,直至迭代收敛;最后采用晚型星、高红移类星体、类星体三个天体光谱数据集,实验验证了算法有效性和可行性.由于该算法充分利用了大熵值变化区域来选择初始候选离群对象,因而进一步加速了迭代收敛的速度,提高了离群挖掘精确度.
关键词
离群
迭代
大熵值变化区域
余弦相似度
天体光谱
Keywords
outlier
iteration
area with large entropy vary
cosine similarity
star spectral
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法
刘爱琴
张继福
荀亚玲
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2013
9
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职称材料
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