【摘 要】
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数据的异常点检测是数据挖掘领域的研究热点,目前常规方法存在未考虑数据点的近邻分布和参数选取较敏感等缺陷,因此本文结合箱形图与离群指数进行异常点检测,通过数据的可达
【机 构】
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华北理工大学理学院, 河北 唐山 063210;华北理工大学冶金与能源学院, 河北 唐山 063210
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数据的异常点检测是数据挖掘领域的研究热点,目前常规方法存在未考虑数据点的近邻分布和参数选取较敏感等缺陷,因此本文结合箱形图与离群指数进行异常点检测,通过数据的可达距离与近邻分布密度计算离群指数并降序排序,通过箱形图计算异常点的个数(假设为m),从离群指数排序的结果中选取前m个,作为最终检测出的异常点输出.算法仿真结果表明,采用该方法进行异常点检测精确度有很大提升,实例仿真结果符合实际情况.该方法考虑了数据点的近邻分布情况,规避了人为主观确定异常点个数的缺陷,使异常点个数的选取有一定的理论依据,是对异常点检测方法的有益尝试和补充.
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