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题名MELOF算法的理论分析与拓展
被引量:1
- 1
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作者
李健
阎保平
李俊
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机构
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院研究生院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第19期94-96,共3页
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文摘
介绍LOF算法、记忆效应以及MELOF算法,对记忆效应进行理论证明,验证MELOF算法的正确性,同时分析该算法的不足和记忆效应的一些特性。针对MELOF算法中的不足进行改进,介绍未来的研究方向,即参数自动选择和利用分而治之思想提高运行效率等。
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关键词
数据挖掘
异常检测
局部异常因子
记忆效应
melof算法
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Keywords
data mining
outlier detection
Local Outlier Factor(LOF)
memory effect
melof algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于记忆效应的局部异常检测算法
被引量:8
- 2
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作者
李健
阎保平
李俊
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机构
中国科学院计算机网络信息中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第12期4-6,共3页
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文摘
基于密度的局部异常检测算法(LOF算法)的时间复杂度较高,限制了其在高维数据集以及大规模数据集中的使用。该文通过分析LOF算法,引入记忆效应概念,提出具有记忆效应的局部异常检测算法——MELOF算法。实验测试表明,该算法的计算结果与LOF算法完全相同,而且能够大大缩短运行时间。
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关键词
数据挖掘
异常检测
局部异常因子
记忆效应
melof算法
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Keywords
data mining
outlier detection
Local Outlier Factor(LOF)
memory effect
melof algorithm
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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