【摘 要】
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提出一种检测离散属性数据集中相对离群点的算法．目前已有的关于离群点的检测方法大多关注连续属性的数据集，南于离散属性值之间并没有类似于连续属性值之间那样固有的距离度量
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60503022)
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提出一种检测离散属性数据集中相对离群点的算法．目前已有的关于离群点的检测方法大多关注连续属性的数据集，南于离散属性值之间并没有类似于连续属性值之间那样固有的距离度量关系，故不能简单的把用于连续属性数据集的检测算法应用到离散属性数据集巾来．本文首先引入了一种新的信息熵增量的概念——去一划分信息熵增量，通过形式化分析得到了其性质．然后，在去一划分信息熵增量的基础上，给出了每个对象所对应的相对离点群因子（ROF）的定义．每个对象的ROF是相对的，因为其只取决于这一对象的邻域，接着，提出了ENBROD算法来实现对
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