基于遗传算法的α-离群约简搜索算法

离群数据挖掘与分析在网络入侵控制、信用卡检测、通信欺诈分析等诸多领域具有十分重要的意义。结合粗糙集理论的属性约简技术,定义了α-离群约简等概念,提出了一种以属性离群贡献率和离群划分相似水平为基础的基于遗传算法的α-离群约简算法。这种方法通过维数更小的属性子空间去获得相同或相近的离群数据集,使对离群数据来源及出现原因的分析和理解更加集中于较小的目标域。通过对现实数据集的实验表明,该算法可有效地产生出约简并具有较好的规模适应性。

高维数据集离群子空间特性研究

探讨对挖掘出的离群数据集进行解释与分析的有效方法。以粗糙集理论的属性约简技术为基础,定义了属性离群贡献度等概念对高维数据集离群特性进行了量化描述,提出了离群划分与离群约简思想以及离群数据关键属性域子空间分析方法,给出了一种离群约简算法并分析了算法复杂性。实验表明,这种方法可以有效地揭示离群数据产生来源,有助于对整体数据集的更全面理解,且提出的算法对于问题规模具有较好的适应性。

基于幂图的离群子空间搜索算法

通过分析子空间搜索算法的研究现状以及存在的问题,提出基于幂图的离群子空间搜索算法。该方法主要讨论离群点产生的原因,能够找出单个对象的离群子空间,并根据离群子空间对离群点进行分类。在对幂图扩展的基础上进行剪枝,减少了存储量和计算量,算法性能得到很大的提高。采用实例说明了该算法,并通过实验证明了该算法的可行性和高效性。