何伟华
- 作品数：2 被引量：113H指数：2
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 局部离群点挖掘算法研究被引量：110
- 2007年
- 离群点可分为全局离群点和局部离群点.在很多情况下,局部离群点的挖掘比全局离群点的挖掘更有意义.现有的基于局部离群度的离群点挖掘算法存在检测精度依赖于用户给定的参数、计算复杂度高等局限.文中提出将对象属性分为固有属性和环境属性,用环境属性确定对象邻域、固有属性计算离群度的方法克服上述局限;并以空间数据为例,将空间属性与非空间属性分开,用空间属性确定空间邻域,用非空间属性计算空间离群度,设计了空间离群点挖掘算法.实验结果表明,所提算法具有对用户依赖性少、检测精度高、可伸缩性强和运算效率高的优点.
- 薛安荣鞠时光何伟华陈伟鹤
- 关键词：离群点检测数据挖掘空间离群点
- 基于时序离群检测的新的分段方法被引量：4
- 2007年
- 在对时序数据进行离群检测之前,一般先将原时序数据划分为若干个子序列,以便降低计算复杂度。现有的子序列划分方法一般是依据应用要求进行,而在某些情况下应用要求无法转换为有效的子序列划分方法。因此,提出从时序数据自身特点出发,得到突变系数和重要点,依据重要点和突变系数的新的划分方法,并以微软的股票数据进行测试。实验结果表明,分段方法不依赖于应用要求,具有简单、直观的特点,与相关算法相比,具有更高的检测精度。
- 薛安荣何伟华
- 关键词：时序数据
