基于C-SOM和Spark的并行空间离群挖掘方法及应用 被引量：4

1

作者 潘淼鑫 林甲祥 +1 位作者 陈崇成 叶晓燕 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期128-136,共9页

空间离群挖掘可以发现空间数据集中非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。随着空间数据量的快速增加,传统集中式处理模式面临单机性能瓶颈、难以扩展等问题,已逐渐不能满足应用需要。因此,本文根据Spark并行计算框架,... 空间离群挖掘可以发现空间数据集中非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。随着空间数据量的快速增加,传统集中式处理模式面临单机性能瓶颈、难以扩展等问题,已逐渐不能满足应用需要。因此,本文根据Spark并行计算框架,充分利用Spark快速内存计算和扩展性的优势,提出了一种基于考虑约束条件的空间离群挖掘算法(C-SOM)和Spark的并行空间离群挖掘算法和原型系统。该并行算法以C-SOM为核心,并行地在多个计算节点对全局数据集和各局部数据集执行C-SOM算法,得到全局离群和局部离群。轻量级的原型系统基于Spark实现了该并行算法,采用Browser/Server架构,提供给用户可视化的操作界面,简洁实用。最后,通过福建省东南沿海土壤化学元素调查数据和人工合成数据的离群分析,验证了该并行算法和原型系统的合理性、有效性和高效性。 展开更多

关键词 C-SOM SPARK 并行计算 空间离群 数据挖掘

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基于MST聚类的空间数据离群挖掘算法 被引量：1

2

作者 林甲祥 陈崇成 +1 位作者 樊明辉 郑旻琦 《地球信息科学》 CSCD 2008年第5期586-592,共7页

空间离群是指空间邻域中属性特征值明显不同于其他对象的空间对象,空间数据离群挖掘能为人们提供很多有趣的信息,但空间数据具有复杂的拓扑关系、方位关系和度量关系等空间特征,传统的面向事务型数据库的离群挖掘算法并不适用于空间数... 空间离群是指空间邻域中属性特征值明显不同于其他对象的空间对象,空间数据离群挖掘能为人们提供很多有趣的信息,但空间数据具有复杂的拓扑关系、方位关系和度量关系等空间特征,传统的面向事务型数据库的离群挖掘算法并不适用于空间数据库。本文提出了基于MST(Minimum Spanning Tree,最小生成树)聚类的空间数据离群挖掘算法(SOM);有机结合了最小生成树理论与密度的方法,既体现了空间离群的局部特性,又体现了空间离群的孤立程度。该算法通过MST维护空间数据的基本空间结构特征,通过打断MST中最不一致的边形成MST聚类,不仅具有密度的聚类方法能够聚集非球状簇和分布不均的数据集的特点,而且聚类结果不依赖于用户参数的选择,因此,离群挖掘结果更合理。最后,通过实例数据,验证了该算法的有效性,它适用于大规模空间数据集的离群挖掘。 展开更多

关键词 SOM算法 聚类的离群 空间离群 MST聚类

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一种基于包含关系的空间面对象条件离群检测算法

3

作者 顾珊 吉根林 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2011年第2期91-95,共5页

提出了一种基于包含关系的空间面对象条件离群检测算法DCOP-IR(detecting conditional outlier polygonsbased on inclusion relations),该算法针对空间面对象的包含关系和非空间属性,定义了一种相似度度量方法,利用基于密度的离群查找... 提出了一种基于包含关系的空间面对象条件离群检测算法DCOP-IR(detecting conditional outlier polygonsbased on inclusion relations),该算法针对空间面对象的包含关系和非空间属性,定义了一种相似度度量方法,利用基于密度的离群查找算法,先检测出整体的空间离群对象,然后在一定的条件属性下检测空间条件离群对象。实验结果表明,算法DCOP-IR能准确地检测出满足一定条件属性的空间离群对象,并具有较高的效率。 展开更多

关键词 包含关系 空间离群 条件离群

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网格环境下分布式空间离群挖掘体系的设计与应用 被引量：1

4

作者 姚明经 林甲祥 +1 位作者 陈崇成 马亨冰 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期383-390,共8页

空间离群是指空间数据集中那些非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。空间数据一般按地理分布存储具有海量特性,传统的集中式处理模式不能满足海量数据处理的效率和空间数据本身的安全性等要求。因此,在研究小组开发的... 空间离群是指空间数据集中那些非空间属性值与邻域中其他空间对象明显不同的空间对象。空间数据一般按地理分布存储具有海量特性,传统的集中式处理模式不能满足海量数据处理的效率和空间数据本身的安全性等要求。因此,在研究小组开发的地理知识服务网格平台GeoKS-Grid的基础上,本文针对分布式空间离群挖掘,提出了一个基于网格的分布式体系框架,制定了网格环境下分布式空间离群挖掘的策略,实现了具体的分布式空间离群挖掘算法。另遵循分布式空间数据挖掘的一般过程和网格服务通用、可重用和可组合的原则,将算法按合理粒度进行分解,并封装成多个基本的原子服务,进而以网格工作流的方式进行服务发现与组合,完成包括局部离群挖掘和全局离群挖掘在内的分布式空间离群挖掘。最后,通过福建省生态地球化学调查土壤数据离群分析实例,验证了服务或系统的合理性和有效性。 展开更多

关键词 空间离群 分布式挖掘 知识网格 原子服务 服务组合

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局部离群点挖掘算法研究 被引量：96

5

作者 薛安荣 鞠时光 +1 位作者 何伟华 陈伟鹤 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期1455-1463,共9页

离群点可分为全局离群点和局部离群点.在很多情况下,局部离群点的挖掘比全局离群点的挖掘更有意义.现有的基于局部离群度的离群点挖掘算法存在检测精度依赖于用户给定的参数、计算复杂度高等局限.文中提出将对象属性分为固有属性和环境... 离群点可分为全局离群点和局部离群点.在很多情况下,局部离群点的挖掘比全局离群点的挖掘更有意义.现有的基于局部离群度的离群点挖掘算法存在检测精度依赖于用户给定的参数、计算复杂度高等局限.文中提出将对象属性分为固有属性和环境属性,用环境属性确定对象邻域、固有属性计算离群度的方法克服上述局限;并以空间数据为例,将空间属性与非空间属性分开,用空间属性确定空间邻域,用非空间属性计算空间离群度,设计了空间离群点挖掘算法.实验结果表明,所提算法具有对用户依赖性少、检测精度高、可伸缩性强和运算效率高的优点. 展开更多

关键词 离群点检测 局部离群系数 R^＊-树 数据挖掘 空间离群点 剔除平均

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离群点挖掘方法综述 被引量：69

6

作者 薛安荣 姚林 +2 位作者 鞠时光 陈伟鹤 马汉达 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第11期13-18,27,共7页

离群点挖掘可揭示稀有事件和现象、发现有趣的模式,有着广阔的应用前景,因此引起广泛关注。首先介绍离群点的定义、引起离群的原因和离群点挖掘算法的分类,对基于距离和基于密度的离群点挖掘算法进行了比较详细的讨论,指出了其优缺点和... 离群点挖掘可揭示稀有事件和现象、发现有趣的模式,有着广阔的应用前景,因此引起广泛关注。首先介绍离群点的定义、引起离群的原因和离群点挖掘算法的分类,对基于距离和基于密度的离群点挖掘算法进行了比较详细的讨论,指出了其优缺点和发展方向,重点对当前研究的热点——高维大数据量的挖掘、空间数据挖掘、时序离群点挖掘和离群点挖掘技术的应用进行了讨论,指出了进一步研究方向。 展开更多

关键词 离群点挖掘 局部离群点 子空间 剪枝 空间离群点 高维数据 数据流

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基于空间约束的离群点挖掘 被引量：12

7

作者 薛安荣 鞠时光 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第6期207-209,230,共4页

由于现有的空间离群点检测算法没有很好地解决空间数据的自相关性和异质性约束问题,提出用计算邻域距离的方法解决空间自相关性约束问题,用计算空间局部离群系数的方法解决空间异质性约束问题。用离群系数表示对象的离群程度,并将离群... 由于现有的空间离群点检测算法没有很好地解决空间数据的自相关性和异质性约束问题,提出用计算邻域距离的方法解决空间自相关性约束问题,用计算空间局部离群系数的方法解决空间异质性约束问题。用离群系数表示对象的离群程度,并将离群系数按降序排列,取离群系数最大的前m个对象为离群点,据此提出基于空间约束的离群点挖掘算法。实验结果表明,所提算法比已有算法具有更高的检测精度、更低的用户依赖性和更高的效率。 展开更多

关键词 空间局部离群系数 邻域距离 空间离群点 离群点检测

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空间数据库中离群点的度量与查找新方法 被引量：7

8

作者 黄添强 秦小麟 王钦敏 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2006年第7期982-989,共8页

如今查找离群点的方法有以下两类第1类方法是面向统计数据库,把各种数据都看成是多维空间,没有区分空间维与非空间维的方法;第2类方法是面向空间数据库,区分空间维与非空间维的方法。目前提出的方法大多数是第1类方法,由于这类方法在空... 如今查找离群点的方法有以下两类第1类方法是面向统计数据库,把各种数据都看成是多维空间,没有区分空间维与非空间维的方法;第2类方法是面向空间数据库,区分空间维与非空间维的方法。目前提出的方法大多数是第1类方法,由于这类方法在空间数据库中直接应用可能产生错误的判断或找到无意义的离群点,而已有的第2类方法又查找效率太低或不能查找局部离群点,为此提出了一个新的基于邻域的离群点度量方法——空间偏离因子,这种方法面向空间数据库,不但可区分空间维与非空间维,并可以找到局部或全局的离群点;同时提出一种与邻域划分相结合的快速查找算法。理论分析表明,该方法是合理的。真实数据与模拟数据的实验也再次验证了这个模型与算法的可行性。 展开更多

关键词 空间数据库 空间数据挖掘 空间离群点 空间邻域

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从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法 被引量：5

9

作者 马荣华 何增友 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期679-682,共4页

根据GIS的空间特性,借鉴已有的定义和概念,定义了空间离群点是和在其非空间属性邻域内其他空间对象在空间位置上差异十分显著的空间对象,并设计了SOD算法。实验结果验证了SOD算法的有效性和优越性,给出了从GIS数据库中挖掘空间离群点的... 根据GIS的空间特性,借鉴已有的定义和概念,定义了空间离群点是和在其非空间属性邻域内其他空间对象在空间位置上差异十分显著的空间对象,并设计了SOD算法。实验结果验证了SOD算法的有效性和优越性,给出了从GIS数据库中挖掘空间离群点的一般步骤。 展开更多

关键词 GIS 数据挖掘 空间离群点 最近邻

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基于Voronoi和空间自相关的离群点检测 被引量：5

10

作者 王妍 潘瑜春 阎波杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期33-34,37,共3页

为了提高空间数据挖掘的效率和准确度,在分析传统的离群点检测算法优、缺点的基础上,提出一种空间离群点检测算法。用Voronoi来确定空间对象间的邻近关系,在空间邻域内利用空间自相关性来计算局部Moran指数,并将其作为离群因子进而判断... 为了提高空间数据挖掘的效率和准确度,在分析传统的离群点检测算法优、缺点的基础上,提出一种空间离群点检测算法。用Voronoi来确定空间对象间的邻近关系,在空间邻域内利用空间自相关性来计算局部Moran指数,并将其作为离群因子进而判断离群点。实验结果表明,该算法能够高效、准确地检测出空间离群点,具有对用户依赖性少和可伸缩性强等优点。 展开更多

关键词 空间离群点 MORAN指数 空间自相关

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基于局部集聚特征尺度判定的兴趣点离群分布探测及其可解释性分析

11

作者 吴鹏 哈斯巴根 秦福莹 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1594-1610,共17页

兴趣点(POI)对于深化理解地理空间中人类活动和环境特征的作用日益凸显,从大规模空间数据中探测与周围环境显著不同的离群点是增强人地系统认知的重要研究方向。现有离群点挖掘方法应用于POI时存在局部空间分布特征表达及量化不足的缺点... 兴趣点(POI)对于深化理解地理空间中人类活动和环境特征的作用日益凸显,从大规模空间数据中探测与周围环境显著不同的离群点是增强人地系统认知的重要研究方向。现有离群点挖掘方法应用于POI时存在局部空间分布特征表达及量化不足的缺点,并且其有效性亟待进一步讨论。鉴于此,本文提出了基于局部集聚尺度判定的兴趣点离群分布探测方法。首先,借助Delaunay三角网构建POI的空间邻接关系,并基于交叉K近邻距离和多尺度特征参数判别点群的局部集聚特征尺度;然后,提取满足尺度约束条件的点及其邻接边集;最后,通过边长约束指标剔除不满足条件的局部长边并整合离群簇,完成POI离群探测。根据实际数据的对比实验结果可以得出所提方法泛化能力良好,且可在不破坏POI固有分布特征的前提下有效、稳健地探测离群点。本文进一步开展离群点探测结果的可解释性分析,讨论得出兴趣点离群分布成因与类型占比、空间布局、占地面积及公众认知水平等因素密切相关。本研究为全面把握城市发展动向、资源配置优化、提高城市可持续性及人居生活质量等方面提供新的方法与研究视角。 展开更多

关键词 兴趣点 空间离群点 DELAUNAY三角网 交叉K邻近距离 集聚特征尺度 边长约束指标 可解释性分析 公众认知度

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基于全息熵的空间离群点挖掘算法研究 被引量：4

12

作者 薛安荣 何峰 闻丹丹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第2期369-372,397,共5页

基于距离和基于密度的离群点检测算法受到维度和数据量伸缩性的挑战,而空间数据的自相关性和异质性决定了以属性相互独立和分类属性的基于信息理论的离群点检测算法也难以适应空间离群点检测,因此提出了基于全息熵的混合属性空间离群点... 基于距离和基于密度的离群点检测算法受到维度和数据量伸缩性的挑战,而空间数据的自相关性和异质性决定了以属性相互独立和分类属性的基于信息理论的离群点检测算法也难以适应空间离群点检测,因此提出了基于全息熵的混合属性空间离群点检测算法。算法利用区域标志属性进行区域划分,在区域内利用空间关系确定空间邻域,并用R*-树进行检索。在此基础上提出了基于全息熵的空间离群度的度量方法和空间离群点挖掘算法,有效解决了混合属性的离群度的度量和离群点的挖掘问题。由于实现区域划分有利于并行计算,从而可适应大数据量的计算。理论和实验证明,所提算法在计算效率和实验结果的可解释性方面均具有优势。 展开更多

关键词 全息熵 R＊-树 空间离群点 离群点检测 混合属性

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基于Voronoi和信息熵的空间离群样点检测 被引量：4

13

作者 王妍 潘瑜春 王慧 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第18期3998-4000,4008,共4页

为了提高离群点挖掘的效率和准确度,在分析了传统离群点挖掘算法优、缺点的基础上,提出一种离群点检测算法。该算法利用Voronoi确定样点之间的邻近关系,通过参照邻域范围内其它样点的非空间属性值的信息熵作为离群因子,并根据离群因子... 为了提高离群点挖掘的效率和准确度,在分析了传统离群点挖掘算法优、缺点的基础上,提出一种离群点检测算法。该算法利用Voronoi确定样点之间的邻近关系,通过参照邻域范围内其它样点的非空间属性值的信息熵作为离群因子,并根据离群因子标识出样点集中的离群点。以北京市大兴区土壤养分为例,实验结果表明,该检测算法能够高效、准确地检测出土壤样点中的离群点。 展开更多

关键词 空间离群点 离群点检测 泰森多边形 信息熵 离散化

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一种分布式计算的空间离群点挖掘算法 被引量：3

14

作者 张卫平 刘纪平 +2 位作者 仇阿根 张用川 赵阳阳 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期85-90,共6页

针对现有空间离群点挖掘算法无法适应大规模空间数据挖掘的需求,该文提出了一种分布式条件下的空间离群点挖掘算法。首先,该文针对集群上分布式计算和存储的特点提出使用空间填充曲线来划分数据集,加速寻找目标点的近似空间最近邻居。其... 针对现有空间离群点挖掘算法无法适应大规模空间数据挖掘的需求,该文提出了一种分布式条件下的空间离群点挖掘算法。首先,该文针对集群上分布式计算和存储的特点提出使用空间填充曲线来划分数据集,加速寻找目标点的近似空间最近邻居。其次,使用信息熵的理论来定义空间离群系数,考虑到多维数据中不同属性对离群系数的影响具有差异性,该算法能够自动根据数据原有特点,计算各属性的权重;同时使用反距离权定义空间因素对离群系数的影响。最后,实验结果表明该算法在大规模的空间数据集中挖掘离群点的效率远高于传统算法,离群点的挖掘精度在90%以上。 展开更多

关键词 空间离群点 分布式计算 最近邻居 空间离群系数

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局部空间离群点算法的改进及其实现 被引量：3

15

作者 胡彩平 秦小麟 任韧 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第10期1471-1477,共7页

LOF算法是一个著名的局部离群点查找方法,该方法赋予了表征每一个空间点偏离程度的数值。但LOF算法存在效率低和性能差的问题,为此对该算法进行了以下两个方面的改进:第一,提出了降低该算法时间复杂度的两步改进方法,并对这两步改进方... LOF算法是一个著名的局部离群点查找方法,该方法赋予了表征每一个空间点偏离程度的数值。但LOF算法存在效率低和性能差的问题,为此对该算法进行了以下两个方面的改进:第一,提出了降低该算法时间复杂度的两步改进方法,并对这两步改进方法的时间复杂度也进行详细分析,第二,使得该算法在查找局部离群点时,不仅考虑了空间属性,也考虑了非空间属性。另外还通过实验测试了LOF算法及其改进方法的时间效率,以及在模拟数据和真实数据情况下的查找离群点的效果。实验结果表明,改进方法具有更好的时间效率和性能。 展开更多

关键词 数据挖掘 空间离群点 可达距离 局部离群因子

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基于地统计学的空间离群点检测算法的研究 被引量：4

16

作者 刘莘 张绍良 +1 位作者 王飞 张赛男 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第12期3700-3704,共5页

针对传统空间离群点检测算法构建邻域时参数选择困难、处理高维数据的时间复杂度较高等问题,提出了一种基于地统计学的空间离群点检测算法。该算法将空间自相关理论引入空间离群检测中,首先利用3σ规则识别全局离群点,然后利用Delaunay... 针对传统空间离群点检测算法构建邻域时参数选择困难、处理高维数据的时间复杂度较高等问题,提出了一种基于地统计学的空间离群点检测算法。该算法将空间自相关理论引入空间离群检测中,首先利用3σ规则识别全局离群点,然后利用Delaunay三角网构建空间邻域,将邻域节点均值代替全局离群点,最后使用局部Moran’I作为空间异常的度量方法。仿真结果表明,该方法不需要选择参数,鲁棒性较强、检测率较高、误警率较低。 展开更多

关键词 地统计学 空间离群点 DELAUNAY三角网 局部Moran’I

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关联子空间离群点挖掘 被引量：2

17

作者 葛清龙 薛安荣 贾小艳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第5期1028-1032,共5页

针对高维数据,已有的子空间离群点挖掘方法未能有效反映子空间的关联程度,对所有数据点采用统一的子空间,不能有效凸显不同离群点存在的特有子空间,导致挖掘精度不高和挖掘结果难以解释等问题.且都平等的对待数据点在多个子空间中的离... 针对高维数据,已有的子空间离群点挖掘方法未能有效反映子空间的关联程度,对所有数据点采用统一的子空间,不能有效凸显不同离群点存在的特有子空间,导致挖掘精度不高和挖掘结果难以解释等问题.且都平等的对待数据点在多个子空间中的离群得分,使离群点与非离群点之间的对比度低.为此,提出一个新的关联子空间离群点挖掘算法.算法根据数据点及其局部邻域在一维投影上的分布特性,把一维投影上具有最大非均匀分布程度的维作为关联度子空间的基准维,用类Apriori算法将关联度大的子空间快速构造成不同数据点特有的关联子空间集合,并基于关联子空间进行离群点挖掘.算法给偏离度大的赋予较大的权值,加大了离群点与非离群点之间的对比度.实验表明,算法取得较高准确度,并优于现有方法. 展开更多

关键词 离群点挖掘 子空间 子空间离群点 关联子空间

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基于KNN图的空间离群点挖掘算法 被引量：3

18

作者 张忠平 徐晓云 王培 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期37-39,共3页

空间数据集中离群数据与正常数据之间的非空间属性值相差较大。针对该情况,提出一种基于K-最邻近(KNN)图的空间离群点挖掘算法。该算法通过所有对象的K近邻关系构造KNN图,将相邻对象非空间属性值的差作为2个对象点间的边权值,利用裁边... 空间数据集中离群数据与正常数据之间的非空间属性值相差较大。针对该情况,提出一种基于K-最邻近(KNN)图的空间离群点挖掘算法。该算法通过所有对象的K近邻关系构造KNN图,将相邻对象非空间属性值的差作为2个对象点间的边权值,利用裁边策略去掉权值较高的边,从而识别出空间离群点和离群区域。实验结果表明,该算法的时间性能优于POD算法。 展开更多

关键词 空间离群点 K-最邻近图 非空间属性值

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一种基于面包含关系的GML空间离群面检测算法 被引量：3

19

作者 李尼格 鲍培明 沙露 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第3期118-121,共4页

为了研究基于空间拓扑关系的离群检测,提出了一种基于面包含关系的离群面检测算法DOR-IR。它采用算法PL I判断面包含关系,并把面包含的对象看作面对象的属性,建立面对象的密度连通集合,相应于"噪音"的面就是离群面。运用算法D... 为了研究基于空间拓扑关系的离群检测,提出了一种基于面包含关系的离群面检测算法DOR-IR。它采用算法PL I判断面包含关系,并把面包含的对象看作面对象的属性,建立面对象的密度连通集合,相应于"噪音"的面就是离群面。运用算法DOR-IR分别在人工数据集和真实数据集上进行了测试,实验结果表明,算法DOR-IR能有效挖掘基于拓扑包含关系的离群面。 展开更多

关键词 空间离群面检测 空间包含 拓扑关系 GML

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空间离群点的模型与跳跃取样查找算法 被引量：3

20

作者 黄添强 秦小麟 王钦敏 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2006年第9期1230-1236,共7页

目前无论是查找一般的离群点,还是空间离群点,都强调非空间属性的偏离,但在图像处理、基于位置的服务等许多应用领域,空间与非空间属性要综合考虑。为此,首先提出了一个综合考虑两者的空间离群点定义,然后提出了一种新的基于密度的空间... 目前无论是查找一般的离群点,还是空间离群点,都强调非空间属性的偏离,但在图像处理、基于位置的服务等许多应用领域,空间与非空间属性要综合考虑。为此,首先提出了一个综合考虑两者的空间离群点定义,然后提出了一种新的基于密度的空间离群点查找方法———基于密度的跳跃取样空间离群点查找算法DBSODLS。由于已有的基于密度的离群点查找方法对每一点都要求进行邻域查询计算,故查找效率低,而该算法由于可充分利用已知的邻居信息,即不必计算所有点的邻域,从而能快速找到空间离群点。分析与试验结果表明,该算法时间性能明显优于目前已有的基于密度的算法。 展开更多

关键词 数据挖掘 空间离群点 空间数据库 影响域

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