计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (6): 207-209.
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薛安荣 鞠时光
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XUE An-Rong, JU Shi-Guang （School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013）
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摘要： 由于现有的空间离群点检测算法没有很好地解决空间数据的自相关性和异质性约束问题,提出用计算邻域距离的方法解决空间自相关性约束问题,用计算空间局部离群系数的方法解决空间异质性约束问题。用离群系数表示对象的离群程度,并将离群系数按降序排列,取离群系数最大的前m个对象为离群点,据此提出基于空间约束的离群点挖掘算法。实验结果表明,所提算法比已有算法具有更高的检测精度、更低的用户依赖性和更高的效率。
关键词: 空间局部离群系数 邻域距离 空间离群点 离群点检测
Abstract: Major drawbacks of existing spatial outlier detection algorithms are that the spatial autocorrelation and spatial heterogeneity of spatial objects aren＇t considered, normal objects tend to be falsely detected as spatial outliers or true spatial outliers t
Key words: Spatial local outlier factor, Neighborhood distance, Spatial outlier
薛安荣 鞠时光. 基于空间约束的离群点挖掘[J]. 计算机科学, 2007, 34(6): 207-209. https://doi.org/
XUE An-Rong, JU Shi-Guang （School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013）. [J]. Computer Science, 2007, 34(6): 207-209. https://doi.org/
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