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ODIC-DBSCAN: 一种新的簇内孤立点分析算法
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上传时间: 2021-03-14
详细说明：长期以来, 孤立点的检测一直聚焦于簇边缘的离散点, 当聚类后簇的数目低于实际数目, 或孤立点被伪装在簇内 的情况下, 簇内孤立点的判定则会更加困难. 为判定簇内孤立点, 提出一种基于密度聚类 DBSCAN (Density based spatial clustering of application with noise) 的簇内孤立点检测方法 ODIC-DBSCAN (Outlier detection of inner-cluster based on DBSCAN). 首先在建立距离矩阵的基础上, 通过半径获取策略得到针对该点集的 k 个有效半径 Radius 集合, 并据此构造密 度矩阵; 然后建立点集覆盖模型, 提出了相邻有效半径构造的覆盖多维体能够覆盖点集的思想, 并通过拉格朗日乘子法求取最 优的覆盖多维体数目之比, 输出点比阈值组; 最后重建 ODIC-DBSCAN 的孤立点检测方法, 以簇发生融合现象作为算法终止 的判定条件. 实验通过模拟数据集, 公开 benchmark 与 UCI 数据集共同验证了 ODIC-DBSCAN 算法, 展示了聚类过程; 分 析了算法性
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