【摘 要】
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现有的离群检测方法大多都忽视离群数据的上下文信息,使得离群数据难以理解。从离群数据的可解释性角度,采用微粒群算法（PSO）,给出了一种上下文有关的离群数据挖掘算法（COMPSO）。
【基金项目】
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山西省青年科学基金项目（2012021015-4）
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现有的离群检测方法大多都忽视离群数据的上下文信息,使得离群数据难以理解。从离群数据的可解释性角度,采用微粒群算法（PSO）,给出了一种上下文有关的离群数据挖掘算法（COMPSO）。该算法将数据属性作为上文有关信息,且将离群数据看作微粒;根据数据对象相对全局数据的频数,采用带有变异算子的PSO算法来搜索离群数据;最后UCI数据,实验结果验证了该算法的有效性,并具有效率高、可解释性强等特点。
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