李旭辉
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：兰州交通大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：教育部“春晖计划”甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于高维空间聚类的离群数据发现算法被引量：4
- 2007年
- 针对高维稀疏聚类CABOSFV算法仅能解决二态变量高维稀疏聚类问题而对其他类型变量算法将失效的情况,通过定义"属性绝对值距离"解决了CABOSFV算法固有的这一缺陷。另外,针对聚类后产生伪孤立点问题,提出相应的异常数据处理策略,从而得到较为精确的离群数据。
- 李旭辉郑丽英徐顼贾海鹏何知军
- 关键词：离群数据聚类
- 基于特征赋权的离群数据再聚类算法
- 2008年
- 离群数据发现与分析是数据挖掘的重要组成部分,现有离群数据挖掘算法主要针对如何检测离群对象,缺乏对挖掘出的离群数据集进行解释与分析的有效方法.通过对离群数据来源及特性进行分析,定义了离群贡献度的概念,提出了一种基于特征赋权的离群数据再聚类算法.实验表明,该算法可以有效地揭示离群数据产生来源,有助于对整体数据集的更全面了解.
- 李旭辉郑丽英
- 关键词：离群点关键域子空间K-MEANS算法
