基于KNN图的两阶段孤立点检测及应用研究
기우KNN도적량계단고립점검측급응용연구
Novel two-stage approach based on KNN graph for outlier detection and its application research
  • 万方数据
    计算机工程与应用 계산궤공정여응용
    COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
    2008年 2期 186-189 ,共4页

    余伟峰%钱夕元

    여위봉%전석원

    孤立点检测%KNN图%微阵列数据 孤立點檢測%KNN圖%微陣列數據
    고립점검측%KNN도%미진렬수거
    针对两种基于KNN图孤立点检测方法:入度统计法(ODIN)和K最邻近(K-nearest Neighbor,RSS)算法的不足,提出了一种新的改进方法:两阶段孤立点检测方法,并进行了适当扩充使之适用于数据集中孤立点数目未知情况下的孤立点检测.算法应用于"小样本,高维度"的基因微阵列数据集进行样本孤立点检测取得了很好效果,证明了此方法的有效性.
    침대량충기우KNN도고립점검측방법:입도통계법(ODIN)화K최린근(K-nearest Neighbor,RSS)산법적불족,제출료일충신적개진방법:량계단고립점검측방법,병진행료괄당확충사지괄용우수거집중고립점수목미지정황하적고립점검측.산법응용우"소양본,고유도"적기인미진렬수거집진행양본고립점검측취득료흔호효과,증명료차방법적유효성.
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