基于局部孤立系数的孤立点挖掘

提出了一种基于局部孤立系数(LOC)的孤立点挖掘算法.该算法是对基于局部稀疏系数(LSC)孤立点挖掘论文中局部稀疏率和局部稀疏系数计算的一种改进.实验表明,LOC算法在发现孤立点方面比LSC算法更高效.     

基于局部孤立系数的孤立点挖掘

提出了一种基于局部孤立系数(LOC)的孤立点挖掘算法。该算法是对基于局部稀疏系数(LSC)孤立点挖掘论文中局部稀疏率和局部稀疏系数计算的一种改进。实验表明,LOC算法在发现孤立点方面比LSC算法更高效。     

基于局部偏离因子的孤立点检测算法

孤立点检测是知识发现中的一个活跃领域,如信用卡欺诈、入侵检测等。研究孤立点的异常行为能发现隐藏在数据集中更有价值的知识。该文提出基于局部偏离因子(LDF)的孤立点检测算法,利用每个数据点的LDF衡量该数据点的偏离程度。实验结果表明,该算法能有效检测孤立点,其效率高于LSC算法。     

基于最近邻距离差的改进孤立点检测算法

k最近邻孤立点检测算法的检测结果受用户设置参数的影响较大,并且无法判定孤立点强弱,针对该缺陷,引入阈半径和密集度阈值,提出基于最近邻距离差的孤立点检测算法.通过在多个数据集上的实验表明,改进算法扩大了参数的设置范围,降低了参数对结果的影响,并能够有效检测出强孤立点,用户通过调整密集度阈值,可以判定孤立点强弱,改进算法增强了原算法的稳定性和灵活性.     

基于距离的孤立点检测研究

孤立点检测是一个重要的知识发现任务,在分析基于距离的孤立点及其检测算法的基础上,文章提出了一个判定孤立点的新定义,并设计了基于抽样的近似检测算法,用实际数据进行了实验。实验结果表明,新的定义不仅与DB(p,d)孤立点定义有着相同的结果,而且简化了孤立点检测对用户的要求,同时给出了数据对象在数据集中的孤立程度。     

基于距离的分布式RFID数据流孤立点检测

RFID技术已广泛应用于实时监控、对象标识及跟踪等领域,及时发现被监控标签对象的异常状态显得十分重要.然而,由于无线通信技术的不可靠性及环境因素影响,RFID阅读器收集到的数据常常包含噪声.针对分布式RFID数据流的海量、易变、不可靠及分布等特点,提出了基于距离的局部流孤立点检测算法LSOD和基于近似估计的全局流孤立点检测算法GSOD.LSOD需要维护数据流结构CSL来识别安全内点,然后运用安全内点的特性来节省流数据的存储空间和查询时间.根据基于距离的孤立点定义,在中心节点上的全局孤立点是位于每个分布节点上孤立点集合的子集.GSOD采用抽样方法进行全局孤立点近似估计,以减少中心节点的通信量及计算负荷.实验表明,所给出的算法具有运行时间短、占用内存小、准确率高等特点.     

基于距离的孤立点检测及其应用

孤立点检测是一个有趣的知识发现任务,文章介绍了基于距离的孤立点检测及其相关概念,分析了几种有代表性的算法。最后,文章给出了一个判定孤立点的新的定义,并按此定义进行了检测算法,用实际数据进行了实验。实验结果表明,新的定义不仅与DB(p,d)孤立点定义有着相同的结果,而且简化了孤立点检测对用户的需求,同时给出了数据对象在数据集中的孤立程度。     

基于PCA及属性距离和的孤立点检测算法

提出了一种基于主分量分析和属性距离和的孤立点检测算法。该方法首先通过主分量分析方法从众多属性中提取出满足累计贡献率的主分量,同时利用PCA变换矩阵把原始数据集转换到由主分量组成的新的特征空间上,之后对转换后的数据集用属性距离和的方法对孤立点进行检测。实验结果证明了基于主分量分析和属性距离和的孤立点检测算法的有效性。     

基于相似孤立系数的孤立点检测算法

基于聚类的孤立点检测算法得到的结果比较粗糙,不够准确。针对该问题,提出一种基于相似孤立系数的孤立点检测算法。定义相似距离以及相似孤立点系数,给出基于相似距离的剪枝策略,根据该策略缩小可疑孤立点候选集,并降低孤立点检测算法的计算复杂度。通过选用公共数据集Iris、Labor和Segment—test进行实验验证,结果表明,该算法在发现孤立点、缩小候选集等方面相比经典孤立点检测算法更有效。     

基于引力的孤立点检测算法

提出一种基于引力的孤立点检测算法.通过综合考虑数据对象周围的密度及数据对象之间的距离等因素对孤立点定义的影响来挖掘出数据集中隐含的孤立点.给出了与该算法相关的概念与技术,详细介绍了该算法,并用实际数据进行了实验.实验表明:该算法对数据集的维度具有很好的扩展性,能有效地识别孤立点,同时能反映出数据对象在数据集中的孤立程度.     

ISAD:一种新的基于属性距离和的孤立点检测算法

孤立点是数据对象在某些属性(维)上波动形成的.由此,本文提出了关键属性的概念,用于描述影响数据稳定性的属性.在真实数据集中,只有一部分属性是能够决定某数据是否是孤立点的关键属性.由此,本文提出了关键属性隶属度的定义及其求解算法,并在此基础上提出了一种新的基于属性距离和的孤立点检测算法.实验结果表明,该算法较基于单元的算法在效率及雏数可扩展方面均有显著提高.     

基于单元的孤立点提取算法研究

该文介绍了孤立点、孤立点挖掘以及基于单元的孤立点提取算法的相关概念。主要讨论了应用于二维数据集的基于单元的孤立点提取算法,分析了该算法的程序实现过程和时间复杂度。     

基于聚类的两段式孤立点检测算法

现有的大多数孤立点检测算法都需要预先设定孤立点个数,并且还缺乏对不均匀数据集的检测能力。针对以上问题,提出了基于聚类的两段式孤立点检测算法,该算法首先用DBSCAN聚类算法产生可疑孤立点集合,然后利用剪枝策略对数据集进行剪枝,并用基于改进距离的孤立点检测算法产生最可能孤立点排序集合,最终由两个集合的交集确定孤立点集合。该算法不必预先设定孤立点个数,具有较高的准确率与检测效率,并且对数据集的分布状况不敏感。数据集上的实验结果表明,该算法能够高效、准确地识别孤立点。     

基于距离和密度的分布式孤立点探测算法

在数据挖掘中,对待数据集中的孤立点有两种策略:一种是将它们作为噪声而从数据集中清洗出去;另一种则将它们作为研究对象,称为孤立点探测.孤立点如此不同于集合中的其他数据点,以至于我们怀疑这些孤立点是否基于不同的机制产生.基于Bay算法和LOF(local outlier factor)算法,设计了两种分布式孤立点探测算法,一种基于距离探测,另一种基于密度.估计的这两种算法的工作量显示出它们的通讯量可以有效的控制,工作量上限为二次阶.     

基于聚类的孤立点集探测算法

在分析现有的孤立点探测算法的基础上,提出一种新颖的基于聚类的孤立点集挖掘算法．该算法不但能够探测出所有的孤立点,还能根据孤立点产生的原因对这些孤立点进行分类。通过实验数据测试,本算法有较好的稳定性和性能的优越性。     

空间孤立点检测

空间孤立点是指与邻居具有不连续性的空间点,或者是偏离观测值以至使人们认为是由不同的体系产生的。空间孤立点检测在交通、生态、公共安全、卫生健康、地震、海啸等领域有广泛应用。传统的根据一个非空间属性值进行孤立点判断的方法客易引起孤立点判断失误。作者在针对多个属性进行考虑的基础上,提出以空间维确定邻居关系,非空间维定义距离函数,使用Mahalanobis距离检测孤立点,研究一种新的检测空间孤立点的算法。并时时间复杂度进行分析。仿真实验说明算法可以有效地发现大规模空间数据中的孤立点。     

数据挖掘中孤立点挖掘算法研究

随着人们对数据质量、欺诈检测、网络入侵、隐私保护等问题的关注,孤立点挖掘在数据挖掘领域日益受到重视。本文在调研国内外孤立点挖掘研究算法文献的基础上,对已有各种孤立点挖掘算法进行了总结和比较,并结合当前研究热点,展望了孤立点挖掘未来的研究方向及其面临的挑战。     

孤立点挖掘算法研究

孤立点检测是数据挖掘中的重要一项内容.通过对当前的几种孤立点检测算法进行全面深入分析与比较,归纳和总结了它们的特点.对高维和空间数据中孤立点检测进行分析和研究,从而便于研究者以这些算法为基础,做进一步分析,提出新的改进算法.     

孤立点检测算法及其在数据流挖掘中的可用性

孤立点（也称为噪声、异常点等）是那些不符合数据一般模型的数据,它们与数据集的其他部分不同或不一致。检测孤立点的主要目的是为了从数据集中找出那些不正常的观察结果。随着现实世界和工程实践中不断产生大量的数据流,在数据流上有效检测孤立点越来越引起国内外研究者的广泛关注。在系统地分析了目前国内外孤立点检测相关文献的基础上,本文对孤立点检测算法进行了较为全面的阐述,并就这些算法是否可以用于数据流上孤立点检测进行了深入探讨和研究,同时指出了这些算法存在的主要问题以及未来的研究方向。     

基于孤立点挖掘的异常检测研究

随着网络技术的迅速发展,新类型的入侵行为层出不穷,人们迫切需要能检测出新类型入侵行为的技术.将数据挖掘与入侵检测相结合,能够增强入侵检测系统对海量数据的处理能力,使得入侵检测系统具有可扩展性和自学习能力,增强人侵检测系统的检测功能.从数据的观点来看,入侵检测本身是一个数据分析过程,在数量上远少于正常行为的入侵行为可看作孤立点.于是将数据挖掘中的孤立点挖掘技术作为一种网络安全检测手段,用来识别变种或未知入侵行为,对于改善入侵检测系统的性能有着重大的研究意义.文中着重通过对LPCL孤立点算法进行介绍,并提出改进算法,从而有效减少计算量,快速挖掘数据更新后的新孤立点,具有较高的实用价值.