基于遗传聚类算法的离群点检测

摘要：

离群点检测是数据挖掘一个重要内容,它为分析各种海量的、复杂的、含有噪声的数据提供了新的方法.对离群数据挖掘几类主要的方法进行了分析和评价,并在此基础上了提出了一种基于遗传聚类的离群点检测算法.该算法结合了遗传算法全局搜索的优点和K-均值方法局部收敛速度快的特点,取得较好效果.实验验证该算法很好地检测到数据集中的离群点,同时还完成了数据集的聚类.具有较好的实用性.

关键词：离群点检测、数据挖掘、遗传算法、聚类、K-均值算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省教育厅科研项目2005KJ056

在线出版日期：2008-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：155-157