混合数据离群点检测方法研究任务书

 2021-08-20 01:08

1. 毕业设计（论文）主要目标：

本设计将研究混合数据离群点检测方法研究。

(1)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缺陷，利用邻域粗糙集中基于序列的混合型属性离群点检测方法，展邻域邻域粗糙集在数据挖掘领域的应用范围。

(2)在最近邻的基础上利用改进的聚类和局部离群因子的两阶段混合数据的离群点检测方法，提高离群点检测精度，降低计算复杂度。

2. 毕业设计（论文）主要内容：

离群点事数据集中极少数与主流数据显著不同的数据点，他们往往比主流数据更具价值。本课题主要研究混合数据离群点检测方法：

  1. 基于序列的混合型属性离群点检测算法SMAOD.

2.改进的聚类和局部离群因子LAOF两阶段算法.

3. 主要参考文献

[1] Jiawei Han,Micheling Kamber，数据挖掘概念与技术[M].北京：机械工业出版社，2014

[2] 安计勇，韩海英，侯效礼，一种改进的DBscan聚类算法[J].微电子学与计算机，2015,32（7）：68-71

[3] 胡彩平，秦小麟.一种基于密度的局部离群点检测算法DLOF[J].计算机研究与发展，2010,47（12）：2110-2116

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