孤立数据的存在使数据挖掘结果不准确,甚至错误。现有的孤立点检测算法在通用性、有效性、用户友好性及处理高维大数据集的性能还不完善,为此,提出一种有效的全局孤立点检测方法,该方法进行凝聚层次聚类,根据聚类树和距离矩阵来可视化判断数据孤立程度,确定孤立点数目。从聚类树自顶向下,无监督地去除离群数据点。在多个数据集上的仿真实验结果表明,该方法能有效识别孤立程度最大的前n个全局孤立点,适用于不同形状的数据集,算法效率高,用户友好,且适用于大型高维数据集的孤立点检测。
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