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基于K-means的数据流离群点检测算法 被引量：13
1
作者 韩崇 袁颖珊 +1 位作者 梅焘 耿慧玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期58-63,共6页
针对数据流中离群点挖掘问题,在K-means聚类算法基础上,提出了基于距离的准则进行数据间离群点判断的离群点检测DOKM算法。根据数据流概念漂移检测结果来自适应地调整滑动窗口大小,从而实现对数据流的离群点检测,与其他离群点算法的一... 针对数据流中离群点挖掘问题,在K-means聚类算法基础上,提出了基于距离的准则进行数据间离群点判断的离群点检测DOKM算法。根据数据流概念漂移检测结果来自适应地调整滑动窗口大小,从而实现对数据流的离群点检测,与其他离群点算法的一系列实验验证和对比结果表明,DOKM算法在人工数据集和真实数据集中均可以实现对离群点的有效检测。 展开更多
关键词 概念漂移 数据流 K-MEANS聚类 可变滑动窗口 离群点检测
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