空间离群点空间离群区域knn图wso思想空间属性

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1、空间离群点论文:空间离群点挖掘算法的研究【中文摘要】随着卫星、CT成像等传感器的广泛应用,空间数据的数量和复杂性都在飞快地增长,但空间数据的处理技术却相对落后,因此,空间数据挖掘成为了数据挖掘的一个新的研究领域。空间离群点挖掘作为空间数据挖掘的一个重要分支,用来发现空间数据集中与其邻域对象的非空间属性值有明显不同的小部分空间对象。空间离群点挖掘在交通控制、遥感图像分析等应用领域中具有重要意义。本文在对国内外研究现状进行综合分析的基础上,进一步对空间离群点的挖掘算法进行深入研究。首先,针对现有空间离群点挖掘算法中存在的空间对象有可能会被其周围异常邻居对象

2、影响的缺陷,基于KNN图的工作原理,利用裁剪边策略,提出了基于KNN图的空间离群点挖掘算法BKNN。该算法在挖掘空间离群点的同时,还可以挖掘出空间离群区域。其次,考虑到现有空间离群点挖掘算法中存在忽略空间属性对空间对象离群度计算的影响问题,基于WSO思想下,利用将非空间属性加权的方法,确定空间属性对空间离群度计算的影响因子,在传统的Z-value算法的基础上,提出了改进的Z-value算法---IZ-value算法。再次,针对IZ-value算法中存在着某些空间对象之间差异会被隐藏...【英文摘要】Withtheextensiveapplication

3、ofthesensortechnology,suchasSatellite,CTimaging,thenumberandcomplexityofspatialdataaregrowingfast,buttheprocessingtechnologyfortraditionaldataisrelativelybackward.Therefore,spatialdatamininghasbecomeanewareaofdataminingresearch.Spatialoutlierminingisanimportantbranchofspatialdat

4、amining,itisusedtofindaspatiallyreferencedobjectwhosenon-spatialattributevaluesaresignificantlydifferentfromthevaluesofitsneighb...【关键词】空间离群点空间离群区域KNN图WSO思想空间属性【英文关键词】SpatialoutlierSpatialregionoutliersKNNGraphTheideologyofWSOSpatialattributes【索购全文】联系Q1:138113721Q2:139938848【目录】

5、空间离群点挖掘算法的研究摘要5-6Abstract6-7第1章绪论10-161.1研究背景及意义10-111.2国内外研究现状11-141.2.1国外研究现状11-131.2.2国内研究现状13-141.3课题研究内容14-151.4论文组织结构15-16第2章基础知识16-242.1空间数据挖掘16-192.1.1空间数据挖掘的定义及特点16-172.1.2空间数据挖掘的流程及体系结构17-192.2离群点挖掘19-212.2.1离群点产生的原因202.2.2离群点的定义20-212.3离群点挖掘的研究热点21-232.3.1高维数据集中离群点的挖掘

6、21-222.3.2空间数据集中离群点的挖掘22-232.3.3时序数据集中离群点的挖掘232.4本章小结23-24第3章基于KNN图的空间离群点挖掘算法24-363.1引言243.2空间离群点挖掘24-283.2.1空间离群点的定义24-253.2.2空间数据的特性25-263.2.3传统的空间离群点挖掘算法的缺陷26-283.3KNN图28-293.4基于KNN图的空间离群点挖掘算法的设计29-353.4.1问题描述29-303.4.2KNN图的数据结构303.4.3BKNN算法思想30-313.4.4BKNN算法描述31-333.4.5实例分析3

7、3-343.4.6BKNN算法分析34-353.5本章小结35-36第4章基于WSO思想的空间离群点挖掘算法36-524.1引言364.2WSO思想36-404.2.1WSO思想的描述36-384.2.2权值的计算38-394.2.3问题描述39-404.3改进的Z-value算法40-454.3.1IZ-value算法思想41-424.3.2IZ-value算法描述42-434.3.4IZ-value算法分析及其流程图43-454.4加权的差值算法45-504.4.1WDA算法思想46-474.4.2WDA算法描述47-484.4.3WDA算法分析及

8、其流程图48-504.5本章小结50-52第5章实验验证及分析52-615.1引言525.2基

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