文件名称：论文研究-基于K-近邻树的离群检测算法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:33:25
离群检测,离群簇,最小生成树,不相似性,K-近邻
为适应数据集分布形状多样性以及克服数据集密度问题，针对已有算法对离群簇检测效果欠佳的现状，提出了一种基于K-近邻树的离群检测算法KNMOD（outlier detection based on K-nearest neighborhood MST）。算法结合密度与方向因素，提出一种基于K-近邻的不相似性度量，然后带约束切割基于此度量构建的最小生成树从而获得离群点。算法可以有效地检测出局部离群点以及局部离群簇，与LOF、COF、KNN及INFLO算法的对比结果也证实了算法的优越性能。