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基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测
被引量:
3
1
作者
杨晓玲
张贤勇
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第2期533-539,共7页
针对传统粗糙集的离群点检测方法难以处理数值型属性数据的问题,提出基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测方法,其适用于数据包括数值型、符号型与混合型。基于混合型距离与自适应半径,定义邻域粗糙隶属函数刻画对象离群程度,构建邻域粗糙...
针对传统粗糙集的离群点检测方法难以处理数值型属性数据的问题,提出基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测方法,其适用于数据包括数值型、符号型与混合型。基于混合型距离与自适应半径,定义邻域粗糙隶属函数刻画对象离群程度,构建邻域粗糙离群因子实施离群点检测,设计相应的离群点检测算法NRMFOD。UCI数据对比实验结果表明,NRMFOD算法具有有效性,优于3种常用检测算法(RMF、RBD、DIS算法)。
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关键词
离群点检测
邻域粗糙集
粗糙隶属函数
混合型属性数据
数据
挖掘
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题名
基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测
被引量:
3
1
作者
杨晓玲
张贤勇
机构
四川师范大学数学与软件科学学院
四川师范大学智能信息与量子信息研究所
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第2期533-539,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61673285
61203285)
+1 种基金
四川省青年科技基金项目(2017JQ0046)
四川省教育厅科研基金项目(15ZB0028)
文摘
针对传统粗糙集的离群点检测方法难以处理数值型属性数据的问题,提出基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测方法,其适用于数据包括数值型、符号型与混合型。基于混合型距离与自适应半径,定义邻域粗糙隶属函数刻画对象离群程度,构建邻域粗糙离群因子实施离群点检测,设计相应的离群点检测算法NRMFOD。UCI数据对比实验结果表明,NRMFOD算法具有有效性,优于3种常用检测算法(RMF、RBD、DIS算法)。
关键词
离群点检测
邻域粗糙集
粗糙隶属函数
混合型属性数据
数据
挖掘
Keywords
outlier detection
neighborhood rough set
rough membership function
hybrid attribute data
data mining
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测
杨晓玲
张贤勇
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
3
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