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基于维度熵的离群点检测算法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2019年第4期40卷 983-988页; 作者：廖列法罗斌江西理工大学信息工程学院江西赣州341000; 孤立森林离群点检测算法具有较大的随机性,且对噪声维度鲁棒性不够强。鉴于这些问题,提出一种基于维度熵的改进算法E-iForest。通过引入维度熵反馈样本分布,使用3个隔离策略作为选择隔离属性和隔离点的依据,调整路径长度的计算公式进行...; 孤立森林离群点检测算法具有较大的随机性,且对噪声维度鲁棒性不够强。鉴于这些问题,提出一种基于维度熵的改进算法E-iForest。通过引入维度熵反馈样本分布,使用3个隔离策略作为选择隔离属性和隔离点的依据,调整路径长度的计算公式进行离群点检测。实验结果表明,该算法具有较好的检测效果和运行速度,与孤立森林相比检测结果更加稳定,对于噪声维度鲁棒性更强。; 来源：详细信息评论

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