李杰
- 作品数：2 被引量：17H指数：1
- 供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一个改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究被引量：17
- 2007年
- DBSCAN是一个基于密度的聚类算法。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇,并可以在带有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类。但DBSCAN算法没有考虑非空间属性,且DBSCAN算法需扫描空间数据库中每个点的ε-邻域来寻找聚类,这使得DBSCAN算法的应用受到了一定的局限。文中提出了一种基于DBSCAN的算法,可以处理非空间属性,同时又可以加快聚类的速度。
- 李杰贾瑞玉张璐璐
- 关键词：空间数据挖掘聚类
- 一种基于规则的离群挖掘算法
- 2006年
- 离群数据挖掘是指从大量数据中挖掘明显偏离、不满足一般行为模式的数据。现有的离群数据挖掘算法大多对密集的交易数据库缺乏有效的处理,文中提出了一种高效的基于规则的离群挖掘算法。该算法使用了多层最大离群支持度及最小离群兴趣度,计算1-离群条件集的幂集,并在数据结构中存储了交易标识符链表,使得扫描数据库的次数仅为一次,从而提高了挖掘的速度、效率且使得结果更具有决策意义。文中使用此算法对某一商场的部分销售数据库进行了实验,结果表明该算法能有效、迅速地发现密集数据库中的离群数据。
- 张璐璐贾瑞玉李杰
- 关键词：数据挖掘离群数据离群挖掘兴趣度
