一种基于信息熵的异常数据挖掘算法
来源期刊：控制与决策2013年第6期
论文作者：陈玉明 吴克寿 李向军
文章页码：867 - 872
关键词：粗糙集;粒计算;异常数据挖掘;信息熵;
摘 要：信息熵是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一,已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用信息熵度量不确定性数据进行异常数据挖掘的研究报道较少.鉴于此,在引入信息熵概念的基础上,定义基于信息熵的异常度来度量数据之间的异常程度,并提出基于信息熵的异常数据挖掘算法,该算法可有效进行异常数据的挖掘.理论分析与实验结果表明,所提出算法是有效可行的.
陈玉明1，吴克寿1，李向军1,2
1. 厦门理工学院计算机科学与技术系2. 南昌大学计算机科学与技术系
摘 要：信息熵是粒计算理论中度量不确定信息的重要工具之一,已有的异常数据挖掘算法主要针对确定性的异常数据挖掘,采用信息熵度量不确定性数据进行异常数据挖掘的研究报道较少.鉴于此,在引入信息熵概念的基础上,定义基于信息熵的异常度来度量数据之间的异常程度,并提出基于信息熵的异常数据挖掘算法,该算法可有效进行异常数据的挖掘.理论分析与实验结果表明,所提出算法是有效可行的.
关键词：粗糙集;粒计算;异常数据挖掘;信息熵;
