针对 NDOD 算法检测过渡区域对象的不足和算法复杂度高的问题,提出了一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该方法采用方形邻域,引入记忆思想,并重新定义离群度度量,提高了检测精度和速度。实验结果表明,该方法优于 NDOD 等算法。
基于方形对称邻域的局部离群点检测
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截取距离邻域计算:首先计算数据集中对象在截取距离内的邻居点个数。
邻域系统密度计算:其次,计算对象的邻域系统密度,从而确定对象与邻域数据间的密度差异。
密度差异比较:通过比较对象密度和邻居密度,评估对象与邻域数据趋向于同一簇的程度,判断离群点的可能性。
输出离群点:最终识别出最可能是离群
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注意事项:
假设数据已经过适当的标准化处理,并将数据中的分类特征转换为连续值。
相关数据预处理函数可在“dataset”文件夹中找到。
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