基于自寻优层次聚类的孤立点分析
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Optimizing Hierarchical Clustering Based Outlier Analysis
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    检测数据集中的孤立点经常需要用户设置一些参数,当用户没有相应的经验时,孤立点检测或者困难或者不完全。本文提出一种无需参数设置,自动查找最可能的孤立点的检测方法。主要贡献包括:提出的一种聚类评价函数和自寻优层次聚类算法,该算法首先产生聚类树,然后通过评价函数,从聚类树上选择最优聚类结果;提出一个孤立类的检测算法,从聚类结果中寻找孤立类,孤立类中的数据就是检测出的孤立点。实验证明了新方法的有效性。

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温济川.基于自寻优层次聚类的孤立点分析.计算机系统应用,2008,17(4):42-45

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