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基于网格山脊点的异常点检测
引用本文:戴楠,严悍,卓勤政,马玲玲.基于网格山脊点的异常点检测[J].计算机与数字工程,2019,47(5):1175-1178.
作者姓名:戴楠  严悍  卓勤政  马玲玲
作者单位:南京理工大学计算机科学与技术学院 南京 210094;南京理工大学计算机科学与技术学院 南京 210094;南京理工大学计算机科学与技术学院 南京 210094;南京理工大学计算机科学与技术学院 南京 210094
摘    要:LOF(Local Outlier Factor)算法是目前比较实用且效果比较良好的异常点检测算法之一,但是该算法在处理大规模的数据集时,往往会耗费巨大的时间和空间。目前基于网格的异常点检测算法虽然一定情况下降低了算法的时间和空间的耗费,但是时间和空间的耗费依然比较大。对此论文提出一种基于网格山脊点的异常检测算法。该算法先根据数据分布情况划分成空间网格单元,然后计算各个网格山脊点的高度,挑选出网格山脊点低的区域。最后对山脊点低的区域进行LOF算法检测。实验结果表明,相对于目前的基于网格的异常点检测算法,该算法的执行效率显著提高。

关 键 词:山脊点  LOF  网格

An Outlier Detection Based on Grid Ridge
DAI Nan,YAN Han,ZHUO Qinzheng,MA Lingling.An Outlier Detection Based on Grid Ridge[J].Computer and Digital Engineering,2019,47(5):1175-1178.
Authors:DAI Nan  YAN Han  ZHUO Qinzheng  MA Lingling
Affiliation:(School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094)
Abstract:DAI Nan;YAN Han;ZHUO Qinzheng;MA Lingling(School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094)
Keywords:ridge point  LOF  grid
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