计算机科学 ›› 2012, Vol. 39 ›› Issue (2): 195-197.
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李文忠，左万利，赫枫龄
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摘要： 流数据噪声检测是一个比较困难的领域。由于流数据的一些特殊性，使得以前的一些处理静态数据的算法 对于流数据的处理而言都不理想。在局部离群点(LOF)思想的基础上，引入信息嫡来计算数据各维属性的信息增益， 并根据各维属性的增益来计算数据的局部离群度，提出一种多维流数据数据噪声点检测算法EDLOF。实验结果表 明，该算法对于多维流数据有较好的适应性，而且具有一定的泛化能力。
关键词: 噪声检测，流数据，数据挖掘，信息嫡
Abstract: 流数据噪声检测是一个比较困难的领域。由于流数据的一些特殊性，使得以前的一些处理静态数据的算法 对于流数据的处理而言都不理想。在局部离群点(LOF)思想的基础上，引入信息嫡来计算数据各维属性的信息增益， 并根据各维属性的增益来计算数据的局部离群度，提出一种多维流数据数据噪声点检测算法EDLOF。实验结果表 明，该算法对于多维流数据有较好的适应性，而且具有一定的泛化能力。
Key words: Noise detection, Stream data, Data mining, Information entropy
李文忠，左万利，赫枫龄. 一种基于信息嫡的多维流数据噪声检测算法[J]. 计算机科学, 2012, 39(2): 195-197. https://doi.org/
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