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辽宁省教育厅攻关计划项目(052354)

作品数：1 被引量：4H指数：1
相关作者：牛志成孙焕良朱叶丽刘大任更多>>
相关机构：沈阳建筑大学更多>>
发文基金：辽宁省自然科学基金辽宁省教育厅攻关计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇点检测算法
  • 1篇聚类
  • 1篇孤立点
  • 1篇孤立点检测
  • 1篇孤立点检测算...
  • 1篇测算法

机构

  • 1篇沈阳建筑大学

作者

  • 1篇刘大任
  • 1篇朱叶丽
  • 1篇孙焕良
  • 1篇牛志成

传媒

  • 1篇沈阳建筑大学...

年份

  • 1篇2006
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种新的基于密度的聚类与孤立点检测算法被引量：4
2006年
目的提出一种聚类分析的新算法,解决聚类和同时检测孤立点的问题.方法结合SNN算法和LOF算法给出新算法-SNN LOF算法原理:(1)建立相似度矩阵;(2)去除噪声;(3)密度;(4)标记核心点;(5)计算每个数据点的lrd值;(6)由核心对象出发来形成一个聚;(7)取出被作为噪声的数据点;(8)计算被定义为噪声数据的LOF值,输出被视为孤立点的数据点.编制算法程序实现聚类和孤立点检测.结果用CURE数据集,DBSCAN聚类算法和SNN聚类算法结果相同,时间消耗是很接近的.但当数据上升到10 000以上时,SNN LOF算法聚类的效率明显要高于DB-SCAN算法,同时也检测到了孤立点.结论SNN LOF算法可以在聚类的同时发现孤立点.在大数据量时,SNN LOF算法的聚类时间效率明显要高于DBSCAN算法.
刘大任孙焕良牛志成朱叶丽
关键词：聚类孤立点
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共1页<1>
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