【摘 要】
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由于高维空间中数据分布特殊,所以传统的离群数据挖掘方法不能很好的适用于高维空间数据集.本文针对这一问题提出了一种利用粗糙集的属性约简方法对数据集的属性进行约简以减
【机 构】
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合肥工业大学,管理学院,合肥,230009
【出 处】
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信息系统协会中国分会第一届学术年会
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由于高维空间中数据分布特殊,所以传统的离群数据挖掘方法不能很好的适用于高维空间数据集.本文针对这一问题提出了一种利用粗糙集的属性约简方法对数据集的属性进行约简以减少高维空间的维数,并在约简生成的子空间中对数据集进行基于超图模型的离群数据挖掘的方法.研究结果表明,对属性的约简可以节省数据存储空间,提高计算效率,而利用超图模型可以发现约简后的数据集中的离群数据.实验结果说明了此方法的高效性并且具有实用价值.
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