基于决策树与相异度的离群数据挖掘方法

摘要

在数据挖掘中我们往往会忽略离群数据,可是这些数据却往往包含重要的信息.本文采用了将决策树与相异度相结合的方式进行离群数据的挖掘.通过计算决策树中各属性的信息增益,递归构造出决策树,并通过剪枝,进行初次的离群点检测,再运用相异度计算公式建立矩阵,找出最终的离群点集合.