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在数据挖掘中我们往往会忽略离群数据,可是这些数据却往往包含重要的信息。本文采用了将决策树与相异度相结合的方式进行离群数据的挖掘。通过计算决策树中各属性的信息增益,递归构造出决策树,并通过剪枝,进行初次的离群点检测,再运用相异度计算公式建立矩阵,找出最终的离群点集合。
基于决策树与相异度的离群数据挖掘方法
【摘 要】
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在数据挖掘中我们往往会忽略离群数据,可是这些数据却往往包含重要的信息。本文采用了将决策树与相异度相结合的方式进行离群数据的挖掘。通过计算决策树中各属性的信息增益,
【机 构】
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南昌大学
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2009年21期
【基金项目】
：
基金项目：江西省教育厅基金项目（赣教技字【2005】42）,江西省教改基金项目（赣教改字【2005】100）
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