复杂高维数据中异常点挖掘算法研究<sup>*</sup>
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第一作者：徐晓丹
发表时间：2018-01-01
发表刊物：浙江师范大学学报(自然科学版)
所属单位：数理与信息工程学院
文献类型：期刊
期号：第2期
页面范围：46-52
ISSN号：1001-5051
关键字：异常点挖掘；高维数据；k近邻；数据挖掘
摘要：为了分析当前高维数据中各类异常点检测算法的性能,采用8个典型数据集,对10种代表性算法在这些数据集上进行了详细的实验分析,给出了不同算法在算法精度、ROC曲线面积及运行时间上的分析比较.实验结果表明:受到数据集分布及属性相关性的影响,同一算法在不同数据集上的效果有很大差异性,基于近邻排序的算法在各个数据集中的结果相对稳定,但其结果受k值的影响较大;和其他算法相比,基于集成的算法效果较好,但用于集成的有效算法选择较为困难.
是否译文：否