粗糙集中的距离度量与离群点检测

针对传统的基于距离的离群点检测方法不能有效地处理具有离散型属性数据集的问题, 将基于距离的离群点检测方法引入粗糙集理论, 利用粗糙集解决离散型属性的处理问题. 首先, 在粗糙集的框架中提出3 种面向离散型属性的距离度量; 然后, 针对这3 种距离度量分别设计出相应的离群点检测算法, 用于从包含离散型属性的数据集中检测离群点; 最后, 通过在2 个包含离散型属性的UCI 数据集上的实验, 验证了这些算法的可行性和有效性.