基于信息理论的空间离群点挖掘技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第15-33页 |
| ·基于距离的离群点挖掘 | 第15-21页 |
| ·基于索引的离群点挖掘算法 | 第15-16页 |
| ·基于块嵌套循环的离群点挖掘算法 | 第16页 |
| ·基于单元格的离群点挖掘算法 | 第16-19页 |
| ·基于随机化嵌套循环和简单剪枝规则算法 | 第19-21页 |
| ·基于密度的离群点挖掘 | 第21-24页 |
| ·空间离群点挖掘 | 第24-32页 |
| ·基于图形的检测方法——变差云图 | 第25-26页 |
| ·代数检测方法 | 第26-29页 |
| ·迭代算法 | 第29-31页 |
| ·中值算法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于离群度的局部离群点研究 | 第33-44页 |
| ·相关概念的定义 | 第34页 |
| ·数据对象间的距离 | 第34页 |
| ·数据对象的 k-距离 | 第34页 |
| ·数据对象的 k-距离邻居集 | 第34页 |
| ·离群度的计算 | 第34-39页 |
| ·LOF 算法 | 第34-35页 |
| ·LOF′和 LOF″算法 | 第35-36页 |
| ·LSC 和 ELSC 算法 | 第36页 |
| ·COF 算法 | 第36-37页 |
| ·算法比较 | 第37-39页 |
| ·测试结果 | 第39-42页 |
| ·测试 1 | 第39-41页 |
| ·测试 2 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于全息熵的空间离群点挖掘 | 第44-56页 |
| ·问题描述和相关工作 | 第45-50页 |
| ·信息熵 | 第45-47页 |
| ·空间数据特点 | 第47-48页 |
| ·标识属性特性 | 第48页 |
| ·层次编码结构 | 第48-49页 |
| ·空间邻居与空间邻域 | 第49-50页 |
| ·基于全息熵的算法 | 第50-53页 |
| ·算法思想 | 第50-51页 |
| ·算法描述 | 第51-52页 |
| ·算法分析 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-57页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
