离群点

作品数：694被引量：3109H指数：28
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基于MARS和概率规划的离群值检测算法
《计算机工程与设计》2023年第9期2694-2699,共6页王瑞豪 童英华 冯忠岭 
国家自然科学基金项目(61862055);河北省物联网监控工程技术研究中心基金项目(3142016020);青海省物联网重点实验室基金项目(2020-ZJ-Y16)。
为提高物联网数据质量,提出一种基于MARS模型和概率规划的多变量离群值检测方法。该方法能够将多个变量结合起来,通过一个模型检测离群值。创建一个多元自适应回归样条模型产生研究化的残差,将残差作为输入,采用概率规划方法,建立基于...
关键词：物联网 数据质量 多元自适应回归模型 离群值 概率规划 多元离群点检测 贝叶斯 
基于改进关联聚类算法的网络异常数据挖掘被引量：19
《计算机工程与设计》2023年第1期108-115,共8页周燕 肖莉 
国家社会科学基金面上基金项目(21BTJ057)。
为解决传统关联聚类算法挖掘网络异常数据时间复杂度高、精确度不理想等问题,提出Spark-MML聚类算法。为Apriori关联规则算法设计并行化频繁项集挖掘环境,使用兴趣度约束与支持度自适应策略挖掘网络数据特征量强关联规则;利用可变网格...
关键词：关联规则 兴趣度 离群点 聚类 频繁项集 特征提取 异常数据 
K-means‖隐私保护聚类算法被引量：4
《计算机工程与设计》2022年第1期26-33,共8页郑剑 冷碧玉 
国家自然科学基金项目(61462034);江西省教育厅科学技术研究基金项目(GJJ170517)。
针对异常离群点对k-means‖算法的聚类精确度影响较大且在确定中心点过程中会泄露聚类数据隐私的问题,提出DPk-means‖算法。标记离群点,降低离群点对k-means‖算法聚类精确度的影响,将差分隐私应用于k-means‖聚类算法中保护聚类数据...
关键词：聚类精确度 并行化k均值 离群点 拉普拉斯机制 差分隐私 
《计算机工程与设计》2019年第40卷总目次
《计算机工程与设计》2019年第12期I0001-I0015,共15页
关键词：卷积神经网络 组稀疏表示 文本分类算法 多特征融合 特征选择方法 图像分割算法 人脸超分辨率 核相关滤波 目标检测算法 吕学强 人体动作识别 网络入侵检测 命名实体识别 提取算法 离群点检测 残差网络 快速匹配算法 《计算机工程与设计》 
基于改进KMOR的聚类算法被引量：2
《计算机工程与设计》2019年第11期3158-3163,共6页刘撼坤 李晶 范九伦 
国家自然科学基金项目(61671377、61571361、61601362);西安邮电大学西邮新兴团队基金项目(xyt2016-01)
为避免KMOR(k-means with outlier removal)算法因样本中类内离散度不同而产生离群点误判的问题,提出为每类样本分别选取离群点判别标准的改进算法。在算法初始化时,利用样本的密集性排除离群点干扰;在迭代过程中,根据每类样本的类内离...
关键词：聚类 K均值 初始化 离群点检测 类内离散度 
基于非主属性离群点检测的实体匹配被引量：1
《计算机工程与设计》2019年第8期2247-2252,共6页曹卫东 王广森 王怀超 
民航科技重大专项基金项目(MHRD20150107、MHRD20160109);中央高校基本业务费基金项目(3122014C017)
为解决互联网上不同源中同一实体描述多样性的问题,提出一种基于非主属性离群点检测的实体匹配方法。利用非主属性值消除主属性值不同带来的歧义,非主属性值可较快排除不匹配实体,极大提高匹配效率。该匹配方法在一定程度上克服了离群...
关键词：实体匹配 非主属性 离群点检测 粗筛选 匹配器 
基于维度熵的离群点检测算法被引量：2
《计算机工程与设计》2019年第4期983-988,共6页廖列法 罗斌 
国家自然科学基金项目(71462018;71761018)
孤立森林离群点检测算法具有较大的随机性,且对噪声维度鲁棒性不够强。鉴于这些问题,提出一种基于维度熵的改进算法E-iForest。通过引入维度熵反馈样本分布,使用3个隔离策略作为选择隔离属性和隔离点的依据,调整路径长度的计算公式进行...
关键词：离群点检测 孤立森林 维度熵 隔离策略 鲁棒性 
利用聚类分析和离群点检测的数据填补方法被引量：11
《计算机工程与设计》2019年第3期744-747,761,共5页马永军 汪睿 李亚军 陈海山 
天津市科技计划基金项目(17KPXMSF00140;17ZLZXZF00470);天津市科技基金项目(KJCX-KFQ-CXY-2016-003)
为提高数据填补方法的正确率,提出利用核K-Means聚类和离群点检测来填补缺失数据的算法(KKMOD)。用核方法将数据集映射到高维空间,聚类后形成不同簇,在同簇内选择与缺失数据最相似的数据进行填补,使用核K-Means进行离群点检测,将检测到...
关键词：核方法 聚类分析 缺失数据 数据填补 离群点检测 
基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测被引量：3
《计算机工程与设计》2019年第2期533-539,共7页杨晓玲 张贤勇 
国家自然科学基金项目(61673285;61203285);四川省青年科技基金项目(2017JQ0046);四川省教育厅科研基金项目(15ZB0028)
针对传统粗糙集的离群点检测方法难以处理数值型属性数据的问题,提出基于邻域粗糙隶属函数的离群点检测方法,其适用于数据包括数值型、符号型与混合型。基于混合型距离与自适应半径,定义邻域粗糙隶属函数刻画对象离群程度,构建邻域粗糙...
关键词：离群点检测 邻域粗糙集 粗糙隶属函数 混合型属性数据 数据挖掘 
改进Kmeans算法的海洋数据异常检测被引量：28
《计算机工程与设计》2018年第10期3132-3136,共5页蒋华 季丰 王慧娇 王鑫 罗一迪 
2016广西高校中青年教师基础能力提升基金项目(ky2016YB150);桂林电子科技大学研究生教育创新计划基金项目(2017YJCX48)
为解决Kmeans算法随机指定初始点聚类和海洋Argo浮标数据异常问题,提出一种改进Kmeans算法的海洋数据异常检测方法。提出一种改进Kmeans算法DMKmeans(density mathematics Kmeans),选取给定邻域范围内最近邻数据点最多的点为初始中心点...
关键词：Kmeans算法 初始聚类中心点 离群点 海洋监测数据 异常检测 
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