首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

一种两阶段异常检测方法
引用本文:蒋盛益,李庆华,赵延喜. 一种两阶段异常检测方法[J]. 小型微型计算机系统, 2005, 26(7): 1237-1240
作者姓名:蒋盛益  李庆华  赵延喜
作者单位:1. 华中科技大学,计算机学院,湖北,武汉,430074;衡阳师范学院,计算机系,湖南,衡阳,421008
2. 华中科技大学,计算机学院,湖北,武汉,430074
基金项目:国家自然科学基金项目(60273075)资助
摘    要:提出了一种新的距离和对象异常因子的定义,在此基础上提出了一种两阶段异常检测方法TOD,第一阶段利用一种新的聚类算法对数据进行聚类,第二阶段利用对象的异常因子检测异常.TOD的时间复杂度与数据集大小成线性关系,与属性个数成近似线性关系,算法具有好的扩展性,适合于大规模数据集.理论分析和实验结果表明TOD具有稳健性和实用性.

关 键 词:聚类 异常因子 异常检测
文章编号:1000-1220(2005)07-1237-04

Two-Stage Outlier Detection Approach
JIANG Sheng-yi,LI Qing-hua,ZHAO Yan-xi. Two-Stage Outlier Detection Approach[J]. Mini-micro Systems, 2005, 26(7): 1237-1240
Authors:JIANG Sheng-yi  LI Qing-hua  ZHAO Yan-xi
Affiliation:JIANG Sheng-yi 1,2,LI Qing-hua 1,ZHAO Yan-xi 1 1
Abstract:In this paper, a new distance definition and outlier factor of object are introduced. On the basis of these, a two-stage outlier detection approach, named [WTBXTOD[WTBZ, is presented, the first stage cluster data by a new clustering method, the second stage identify outliers by the outlier factor of objects. The time complexity of [WTBXTOD[WTBZ is linear with the size of dataset and nearly linear with the number of attributes, which results in good scalability and adapts to large dataset. The theoretic analysis and the experimental results show that the [WTBXTOD[WTBZ is robust and practicable.
Keywords:clustering  outlier factor  outlier detection
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号