基于粗糙集与网格的高效离群点检测算法RRGOD

本文主要探讨了"论文研究-基于粗约简和网格的离群点检测"这一主题，针对高维海量数据离群点挖掘中的效率问题，提出了新颖的算法RRGOD。算法的核心思想是结合了粗糙集理论和基于密度的离群点检测方法LOF。首先，算法利用粗糙集的属性约简技术，通过评估每个属性的重要性并剔除低权重属性，有效降低了数据集的维度，从而减少了后续聚类计算的复杂性，显著提高了时间效率。 在数据预处理阶段，RRGOD通过网格聚类策略进一步优化了传统方法。作者引入了属性维半径向量的概念，设计了一种可变网格划分方法，这种方法能够根据数据集特性自动调整网格大小，确保在保持精确度的同时，针对大规模数据集能够更有效地定位离群点。这种方法避免了对所有数据进行密集计算，节省了空间资源，增强了算法的实用性。 实验部分展示了RRGOD在真实数据集和仿真数据集上的表现，结果显示，相比于传统方法如LOF，该算法在保持离群点检测的准确性的同时，检测效率有了显著提升。这对于处理大规模高维数据集的离群点检测任务来说，具有重要的实际应用价值，特别是在需要实时响应或者处理大数据流的情况下。 这篇论文旨在填补现有离群点检测技术在处理高维海量数据方面的空白，为离群点检测领域的研究者和实践者提供了一个新的、高效且准确的解决方案，对于提升数据分析的效率和精度具有积极的推动作用。