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在基于信息熵的离群点检测算法的基础上,提出一种适用于动态数据环境的检测算法。该算法在有数据对象插入或删除的时候,不必计算所有数据对象的相对离群点因子(ROF)值,而只需重新计算受影响的点的ROF值。实验结果表明,该算法在动态数据环境下的运行时间小于原来的算法。
动态数据环境下基于信息熵的相对离群点检测算法
【摘 要】
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在基于信息熵的离群点检测算法的基础上,提出一种适用于动态数据环境的检测算法。该算法在有数据对象插入或删除的时候,不必计算所有数据对象的相对离群点因子(ROF)值,而只需重新计算受影响的点的ROF值。实验结果表明,该算法在动态数据环境下的运行时间小于原来的算法。
【机 构】
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重庆邮电大学移通学院,重庆邮电大学生物信息学院
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2010年05期
【基金项目】
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重庆邮电大学自然科学基金资助项目（A2008-04）
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