%0 Journal Article
%T Entropy-based Algorithmin for Noise Detection in Multi-dimensional Stream Data<br>一种基于信息嫡的多维流数据噪声检测算法
%A 李文忠
%A 左万利
%A 赫枫龄
%J 计算机科学
%D 2012
%I 
%X 流数据噪声检测是一个比较困难的领域。由于流数据的一些特殊性，使得以前的一些处理静态数据的算法 对于流数据的处理而言都不理想。在局部离群点(LOF)思想的基础上，引入信息嫡来计算数据各维属性的信息增益， 并根据各维属性的增益来计算数据的局部离群度，提出一种多维流数据数据噪声点检测算法EDLOF。实验结果表 明，该算法对于多维流数据有较好的适应性，而且具有一定的泛化能力。
%K Noise detection
%K Stream data
%K Data mining
%K Information entropy<br>噪声检测，流数据，数据挖掘，信息嫡
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=64A12D73428C8B8DBFB978D04DFEB3C1&aid=A72829DDE955E0D265699CA75D345F81&yid=99E9153A83D4CB11&vid=7C3A4C1EE6A45749&iid=0B39A22176CE99FB&sid=64963996248CBF47&eid=2BA123C6EB9D54C2&journal_id=1002-137X&journal_name=计算机科学&referenced_num=0&reference_num=14