局部密度離群點檢測算法
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標簽：檢測算法(25177)
已有的密度離群點檢測算法LOF不能適應數據分布異常情況離群點檢測，INFLO算法雖引入反向五近鄰點集有效地解決了數據分布異常情況的離群點檢測問題，但存在需要對所有數據點不加區分地分析其k近鄰和反向k近鄰點集導致的效率降低問題。針對該問題，提出局部密度離群點檢測算法-LDBO，引入強矗近鄰點和弱矗近鄰點概念，通過分析鄰近數據點的離群相關性，對數據點區別對待；并提出數據點離群性預判斷策略，盡可能避免不必要的反向后近鄰分析，有效提高數據分布異常情況離群點檢測算法的效率。理論分析和實驗結果表明，LDBO算法效率優于INFLO，算法是有效可行的。
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