葛凌云
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：太原科技大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金国家自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于子空间的离群数据挖掘算法研究及应用
- 离群数据挖掘是数据挖掘中的主要研究内容之一,通过离群数据挖掘,能够发现一些真实的、但又出乎人们意外的知识,因而引起了广大研究者的兴趣。传统的离群数据挖掘方法大多数是利用全局的观点看待离群数据,很难发现低维子空间中的偏移数...
- 葛凌云
- 关键词：数据挖掘子空间离群数据
- 文献传递
- 基于微粒群和子空间的离群数据挖掘算法研究被引量：3
- 2009年
- 传统的离群数据挖掘方法大多数是利用全局的观点看待离群数据,很难发现低维子空间中的偏移数据。利用微粒群算法(PSO)具有简单、容易实现并且没有许多参数需要调整等优势,提出了一种基于PSO和子空间的离群数据挖掘算法(OM-PSO)。该算法首先将子空间看作微粒,根据偏离数据所在子空间的稀疏系数,采用带有变异算子的PSO算法来搜索子空间,并将子空间中的数据看作为局部偏离数据,即离群数据;最后采用离散化的天体光谱数据作为数据集,实验结果验证了该算法的有效性。
- 葛凌云张继福蔡江辉
- 关键词：离群数据微粒群算法子空间天体光谱数据
- 利用子空间划分的局部离群数据挖掘算法被引量：5
- 2011年
- 目前大多数局部离群数据挖掘算法需人为事先设置参数或阈值,且难以应用到高维数据集.给出一种新的局部离群数据挖掘算法PSO-SPLOF,该算法首先将数据集划分为互不相交的子空间,利用偏斜度判断子空间划分的优劣,并采用微粒群算法搜索最优划分子空间集;其次针对每个最优划分子空间,计算其数据对象的局部离群因子SPLOF值,并用SPLOF值来度量数据对象的局部偏离程度.最后采用离散化的天体光谱数据作为数据集,实验验证了PSO-SPLOF算法具有受人为因素影响小、伸缩性强和运算效率高等优点.
- 刘爱琴葛凌云杨海峰张继福
- 关键词：离群数据挖掘微粒群算法子空间天体光谱数据
