【摘 要】
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为避免KMOR(k-means with outlier removal)算法因样本中类内离散度不同而产生离群点误判的问题,提出为每类样本分别选取离群点判别标准的改进算法。在算法初始化时,利用样本
【机 构】
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西安邮电大学通信与信息工程学院,西安邮电大学电子信息勘验应用技术公安部重点实验室,西安邮电大学陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671377、61571361、61601362);西安邮电大学西邮新兴团队基金项目(xyt2016-01)
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为避免KMOR(k-means with outlier removal)算法因样本中类内离散度不同而产生离群点误判的问题,提出为每类样本分别选取离群点判别标准的改进算法。在算法初始化时,利用样本的密集性排除离群点干扰;在迭代过程中,根据每类样本的类内离散度分别选取判别标准,与样本到其所属聚类中心的距离比较判别离群点。两者结合提高聚类结果正确率,避免因样本中类内离散度不同产生的误判。实验结果表明,改进算法相比原算法在正确率和离群点检测上有所提高。
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