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离群数据的探测

The Outlier Detection

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【作者】 张彦霞赵永恒

【Author】 ZHANG Yan-xia, ZHAO Yong-heng(National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100012, China)

【机构】 中国科学院国家天文台中国科学院国家天文台 北京 100012北京 100012

【摘要】 综述了离群数据(outliers)探测是数据挖掘和知识发现的一项重要任务及其在天文学中兴起的必然性。简要介绍了离群数据的定义、特点、产生原因及影响,着重阐述了探测-维离群数据和多维离群数据的方法,并且与一些聚类算法作了对比。每一种算法各有优劣,天文学家应根据天文数据的特点,探讨出适合天文数据特点的离群数据探测方法,以发现一些不同寻常的、稀有的、甚至新类型的天体和天文现象。

【Abstract】 The outlier detection is an important task of data mining and knowledge discovery in database. Its necessities in astronomy are reviewed with the definitions, characteristics, forming reasons and causing effects of outliers being simply introduced. The methodologies to detect univariate outliers and multivari-ate outliers are summarized, and compared with other clustering algorithms. Since each kind of approach has its own pros and cons, astronomers should reasonably choose methodologies to detect outliers according to the characteristics of astronomical data, so that some unusual, rare or even new astronomical objects and phenomena could be found.

【关键词】 数据处理离群数据综述数据挖掘
【Key words】 data analysisoutliersreviewdata mining
【基金】 国家自然科学基金资助项目(10273011)
  • 【文献出处】 天文学进展 ,Progress In Astronomy , 编辑部邮箱 ,2004年01期
  • 【分类号】P171
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】158
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