基于信息论的高维海量数据离群点挖掘

摘要：

针对高维海量数据集离群点挖掘存在“维数灾难”的问题,提出了基于信息论的高维海量数据的离群点挖掘算法.该算法采用属性选择,去除冗余属性降维.利用信息熵作为离群点判断的度量标准,消除距离和密度量纲的弊端.在真实数据集上的实验结果表明,算法对高维海量数据离群点挖掘是有效可行的,其效率和精度得到了明显提高.

关键词：离群点挖掘、信息论、属性选择、熵、互信息

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金40871176,60841003

在线出版日期：2012-01-14（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：148-151,161