基于平均密度的孤立点检测研究

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基于平均密度的孤立点检测研究

施化吉, 周书勇, 李星毅, 唐慧, 丁秋林

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施化吉, 周书勇, 李星毅, 唐慧, 丁秋林. 基于平均密度的孤立点检测研究[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1286-1288,1295.

引用本文:

施化吉, 周书勇, 李星毅, 唐慧, 丁秋林. 基于平均密度的孤立点检测研究[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1286-1288,1295.

SHI Hua-ji, ZHOU Shu-yong, LI Xing-yi, TANG Hui, DING Qiu-lin. Average Density-Based Outliers Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1286-1288,1295.

Citation:

SHI Hua-ji, ZHOU Shu-yong, LI Xing-yi, TANG Hui, DING Qiu-lin. Average Density-Based Outliers Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1286-1288,1295.

基于平均密度的孤立点检测研究

1.
江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江 212013;
2.
南京航空航天大学计算机应用研究所南京 210016;
3.
北京交通大学电子信息工程学院北京海淀区 100044

基金项目:

国家火炬计划项目(2004EB33006)

作者简介:
施化吉(1964-),男,博士生,教授,主要从事数据库与数据挖掘、信息安全等方面的研究.

中图分类号: TP311

Average Density-Based Outliers Detection

1.
School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Jiangsu University Zhenjiang Jiangsu 212013;
2.
Computer Application Institute,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics Nanjing 210016;
3.
School of Electronics and Information Engineering,Beijing Jiaotong University Haidian Beijing 100044

摘要: 为了使孤立点检测更为自动化,减少用户对参数选择的困难,提出了平均密度的定义,并给出基于平均密度的孤立点检测方法。该方法提出了孤立点对象的密度要小于数据集的平均密度;非孤立点对象的密度不应因为封闭区间的收缩而减少。采用企鹅图像边缘检测对该方法进行验证,实验结果表明,该方法能够有效地检测出图像边缘孤立点,同时简化了孤立点检测时对用户输入参数的要求。
- 平均密度 /
- 平均距离 /
- 对象密度 /
- 孤立点检测
Abstract: In order to make the outlier detection more automatic and decrease the users' difficulty for the selection of parameters, an outlier detection method with a new definition of average density is proposed. In this method, the outlier's density is considered smaller than the average density of data set and the none-outlier's density shouldn't decrease with its closed interval compression. An experiment is used to identify the outline of the animal's body. The experimental results show that the method identifies the face's outline effectively.
- average density /
- average distance /
- object density /
- outlier detection

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[3]	郭继昌, 李翔鹏. 基于卷积神经网络和密度分布特征的人数统计方法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(6): 806-813. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.06.002
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[7]	王勇, 胡良梁, 袁巢燕. 基于密度分簇的无线传感器网络定位算法 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 406-409. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.017
[8]	张聪, 沈惠璋. 网络自然密度社团结构模块度函数 . 电子科技大学学报, 2012, 41(2): 185-191. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.02.003
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基于平均密度的孤立点检测研究

1. 江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江 212013;

2. 南京航空航天大学计算机应用研究所南京 210016;

3. 北京交通大学电子信息工程学院北京海淀区 100044

基金项目:

国家火炬计划项目(2004EB33006)

作者简介:
施化吉(1964-),男,博士生,教授,主要从事数据库与数据挖掘、信息安全等方面的研究.

收稿日期: 2007-09-07
刊出日期: 2007-12-15

中图分类号: TP311

关键词:

摘要: 为了使孤立点检测更为自动化,减少用户对参数选择的困难,提出了平均密度的定义,并给出基于平均密度的孤立点检测方法。该方法提出了孤立点对象的密度要小于数据集的平均密度;非孤立点对象的密度不应因为封闭区间的收缩而减少。采用企鹅图像边缘检测对该方法进行验证,实验结果表明,该方法能够有效地检测出图像边缘孤立点,同时简化了孤立点检测时对用户输入参数的要求。

English Abstract

施化吉, 周书勇, 李星毅, 唐慧, 丁秋林. 基于平均密度的孤立点检测研究[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1286-1288,1295.

引用本文:

施化吉, 周书勇, 李星毅, 唐慧, 丁秋林. 基于平均密度的孤立点检测研究[J]. 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1286-1288,1295.

SHI Hua-ji, ZHOU Shu-yong, LI Xing-yi, TANG Hui, DING Qiu-lin. Average Density-Based Outliers Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1286-1288,1295.

Citation:

SHI Hua-ji, ZHOU Shu-yong, LI Xing-yi, TANG Hui, DING Qiu-lin. Average Density-Based Outliers Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2007, 36(6): 1286-1288,1295.

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