%0 Journal Article
%T Algorithm of outliers mining based on grid techniques in high dimension large dataset<br>基于网格技术的高维大数据集离群点挖掘算法
%A CAO Hong-qi
%A SUN Zhi-hui
%A <br>曹洪其
%A 孙志挥
%J 计算机应用
%D 2007
%I 
%X 提出了一种基于网格技术的高维大数据集离群点挖掘算法（OMAGT）。该算法针对高维大数据集的分布特性,首先采用基于网格技术的方法寻找出聚类区域,并删除聚类区域内不可能成为离群点的聚类点集,然后运用局部离群因子（LOF）算法对剩下的点集进行离群点挖掘。OMAGT算法较好地实现了聚类信息的动态释放,将保留的离群点挖掘信息控制在一定的内存容量范围内,提高了算法的时间效率和空间效率。理论分析与实验结果表明OMAGT算法是可行和有效的。
%K data mining
%K outliers
%K grid
%K clustering region<br>数据挖掘
%K 离群点
%K 网格
%K 聚类区域
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=831E194C147C78FAAFCC50BC7ADD1732&aid=B88A7F1101FB8637&yid=A732AF04DDA03BB3&vid=DB817633AA4F79B9&iid=F3090AE9B60B7ED1&sid=D0540156A5D11138&eid=24688036AD04FFF0&journal_id=1001-9081&journal_name=计算机应用&referenced_num=0&reference_num=8