一种新的发现偏离模式的线性算法
An Improved Linear Algorithm for Discovering Deviation Patterns in Databases

吴正龙熊范纶滕明贵

文摘	在分析Aming算法和其改进算法的基础上，提出一种新的发现偏离模式的线性算法．该算法将使数据序列突然发生大幅度波动的数据认作例外．已发现的例外被用数据序列平均值代替，在此基础上进行下一例外的发现．实验证明，该算法克服了例外集对数据次序的敏感性，并且下一例外发现不受上一例外发现的影响，从而可以更加有效的发现数据序列中的例外集.
其他语种文摘	Based on the analysis of shortcoming of arning algorithm and another algorithm stemmed from it. An improved linear algorithra is presnted for discovering deviation pattern in databases. The elements that cause great data series change heavily are considered exceptions. The algorithm is an iteration that discovered exceptions are replaced by the mean value of the data series, on the basis of which the next exception is to be found. Experiments prove that the algorithm is not sensitive to the order of data and that the detection of the next exception is not influenced by the already discovered exceptions.
来源	中国科学技术大学学报 ,2003,33(5):593-598 【核心库】
关键词	数据挖掘 ; 偏离检测 ; 线性偏离
地址	中国科学院合肥智能机械研究所, 合肥, 230321
语种	中文
文献类型	研究性论文
ISSN	0253-2778
学科	自动化技术、计算机技术
基金	国家自然科学基金 ; 国家863计划
文献收藏号	CSCD:1310613