【摘 要】
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近几年,数据挖掘中的异常检测在不同的研究领域发挥着越来越重要的作用,大量的研究工作也致力于数据的异常检测,包括基于距离、密度和聚类的异常检测。然而,现有的方法都将耗
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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河南省科技攻关项目(172102410065)
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近几年,数据挖掘中的异常检测在不同的研究领域发挥着越来越重要的作用,大量的研究工作也致力于数据的异常检测,包括基于距离、密度和聚类的异常检测。然而,现有的方法都将耗费较多的计算时间。因此,提出了一种改进的谱聚类算法用于异常检测,上述算法具有较高的性能。另外,上述算法可以实现对数据进行剪枝,剪枝后的数据可以减少计算的复杂性,结合基于杰卡德相似系数的方法获得相似度数值。通过真实的电力数据进行实验验证,并与现有方法在运行时间、精确度等进行对比,实验结果表明改进方法优于现有方法。
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