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辽宁省教育厅攻关计划项目(052354)
作品数:
1
被引量:4
H指数:1
相关作者:
牛志成
孙焕良
朱叶丽
刘大任
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相关机构:
沈阳建筑大学
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发文基金:
辽宁省自然科学基金
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年份
1篇
2006
共
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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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