EDOLOIS:高效准确的子空间局部离群点发现
本文针对高维种属属性的数据集,提出了一种有效的在子空间中进行局部离群点检测的EDOLOIS算法.算法利用子空间和原空间固有的数学关系,结合LOF定义的特点,利用原空间的原始数据来高效地计算出子空间的局部离群系数.理论分析表明,EDOLOIS算法能够很好地利用原空间已经算计算出的数据,来推算出子空间的局部离群系数,从而较好地克服了”维度灾难”和”组合爆炸”问题对离群点发现问题的影响;理论上,EDOLOIS算法能够以小得多的时间复杂度发现所有子空间中的局部离群点.
数据库 离群点 数据集 数据挖掘
周红福 钱卫宁 魏藜 周傲英
复旦大学计算机科学与工程系(上海)
国内会议
长沙
中文
324-327
2003-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）