您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于改进K-means的局部离群点检测方法
人工智能 | 更新时间:2024-11-15
    • 基于改进K-means的局部离群点检测方法

    • Local Outlier Detection Method Based on Improved K-means

    • 在离群点检测领域,研究者提出了KLOD方法,有效改善K-means聚类效果,提高局部离群点检测精度和性能。
    • 工程科学与技术   2024年56卷第4期 页码:66-77
    • 基金信息:
      国家自然科学基金项目(U1504622;31671580);河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2018GGJS079);河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2020344)
    • DOI:10.12454/j.jsuese.202201398    

      中图分类号: TP301.6
    • 纸质出版日期:2024-07-20

      网络出版日期:2024-07-04

      收稿日期:2022-12-30

      修回日期:2023-12-21

    移动端阅览

  • 周玉,夏浩,岳学震,等.基于改进K-means的局部离群点检测方法[J].工程科学与技术,2024,56(4):66–77 DOI: 10.12454/j.jsuese.202201398.

    Zhou Yu,Xia Hao,Yue Xuezhen,et al.Local outlier detection method based on improved K-means[J].Advanced Engineering Sciences,2024,56(4):66–77 DOI: 10.12454/j.jsuese.202201398.

  •  
  •  

0

浏览量

204

下载量

0

CNKI被引量

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

暂无数据

相关作者

周玉
夏浩
岳学震
王培崇

相关机构

暂无数据
0