基于孤立系數(shù)的孤立點檢測研究.pdf

1、近幾年孤立點檢測研究已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘的熱點。孤立點檢測的作用是擴展人們的感官功能，來發(fā)現(xiàn)那些不能被人們?nèi)菀装l(fā)現(xiàn)的知識，識別那些隱藏的重要模式。而這些知識和模式可能對人們有更大的價值，因此對于孤立點檢測的研究有著重要的意義。
　　 首先根據(jù)對象屬性值的描述方式，把對象的屬性分為數(shù)值型屬性和非數(shù)值型屬性，并針對非數(shù)值型屬性提出了數(shù)值化的處理方法。為了減小傳統(tǒng)的計算對象間距離的復(fù)雜度，在考察對象間距離時本文提出了一種新的相似距離計算方

2、式。根據(jù)對對象相似距離的分析得到對象的相似連通性的性質(zhì)，并把此性質(zhì)做為縮小可疑孤立點候選集的剪枝策略。
　　 根據(jù)聚類結(jié)果的情況，當聚類結(jié)果理想時采用基于相似距離的孤立點檢測算法。該算法利用基于聚類算法得到粗糙孤立點集合，把數(shù)據(jù)集分為可疑孤立點集合和聚類集合，提高了檢測結(jié)果的準確性。同時引入了聚類的平均屬性值對象概念，在計算對象與聚類間距離時，用聚類平均屬性值對象來代替聚類，從而大大簡化了計算復(fù)雜度。而當聚類結(jié)果不好時，則采用基