基于数据场的改进LOF算法

摘要：

LOF(Local Outlier Factor)是一种经典基于密度的局部离群点检测算法,为提高算法的精确度,以便更精准挖掘出局部离群点,在LOF算法的基础上,提出了一种基于数据场的改进LOF离群点检测算法.通过对数据集每一维的属性值应用数据场理论,计算势值,进而引入平均势差的概念,针对每一维度中大于平均势差的任意两点在计算距离时加入一个权值,从而提高离群点检测的精确度,实验结果表明该算法是可行的,并且拥有更高的精确度.

关键词：数据挖掘、局部可达密度、数据场、平均势差、局部离群因子

所属期刊栏目：55

分类号：TP311;TP18(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金71363040

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：154-158