局部密度離群點檢測算法
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標簽：檢測算法(25177)
已有的密度離群點檢測算法LOF不能適應(yīng)數(shù)據(jù)分布異常情況離群點檢測，INFLO算法雖引入反向五近鄰點集有效地解決了數(shù)據(jù)分布異常情況的離群點檢測問題，但存在需要對所有數(shù)據(jù)點不加區(qū)分地分析其k近鄰和反向k近鄰點集導(dǎo)致的效率降低問題。針對該問題，提出局部密度離群點檢測算法-LDBO，引入強矗近鄰點和弱矗近鄰點概念，通過分析鄰近數(shù)據(jù)點的離群相關(guān)性，對數(shù)據(jù)點區(qū)別對待；并提出數(shù)據(jù)點離群性預(yù)判斷策略，盡可能避免不必要的反向后近鄰分析，有效提高數(shù)據(jù)分布異常情況離群點檢測算法的效率。理論分析和實驗結(jié)果表明，LDBO算法效率優(yōu)于INFLO，算法是有效可行的。
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