一种基于邻域粒度熵的离群点检测算法

作者：段珣; 杨志勇; 江峰^*

来源：计算机与现代化, 2022, (10): 19-23.

• 离群点检测
• 邻域粗糙集
• 知识粒度
• 邻域粒度熵
• 数值型数据

离群点检测是数据挖掘领域的重要研究方向之一，其目的是找出数据集中与其他数据对象显著不同的一小部分数据。离群点检测在网络入侵检测、信用卡欺诈检测、医疗诊断等领域有着非常重要的应用。近年来，粗糙集理论被广泛用于离群点检测，然而，经典的粗糙集模型不能有效处理数值型数据。对此，本文利用邻域粗糙集模型来检测离群点，在邻域粗糙集中引入一种新的信息熵模型——邻域粒度熵。基于邻域粒度熵，提出一种新的离群点检测算法OD＿NGE。实验结果表明，相对于已有的离群点检测算法，OD＿NGE具有更好的离群点检测性能。

• 单位
  青岛科技大学