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基于距离的孤立点检测研究 总被引:15,自引:0,他引:15
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。 相似文献
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基于2k-距离的孤立点算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
孤立点检测一直是数据挖掘中一个活跃的领域,如信用卡欺诈,入侵检测等。在这些应用领域中研究孤立点的异常行为能够发现隐藏在数据集中更有价值的知识。文章介绍了相关概念,分析了几类有代表性的算法。最后,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,用实际数据进行了实验。实验结果表明,该算法能够能够有效地检测出孤立点。 相似文献
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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. 相似文献
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孤立点检测是一项有价值的、重要的知识发现任务。在对大规模数据集中的孤立点数据进行检测时.样本数据集的选择技术至关重要。本文提出了一种新的基于密度的偏差抽样技术作为数据约简的手段.并给出了基于密度偏差抽样的孤立点检测算法,该算法可以用来识别样本数据集低密度区域中的孤立点数据,并从理论和实验两个方面对其进行分析评估,分析与实践证明该算法是有效的。 相似文献
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数据挖掘中孤立点的分析研究在实践中应用 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了孤立点的定义和三种挖掘算法,即基于统计的方法、基于距离的方法和基于偏离的方法,在这个基础上,尝试了利用孤立点检测方法对教务管理系统中积累的数据进行分析,并验证了基于距离和的孤立点检测算法的有效性,通过实验,结果分析表明:基于距离和的算法降低了检测过程对用户设置阈值的要求,在时间复杂度上,稍微优于循环嵌套算法。 相似文献
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LDC-mine——基于局部偏差系数的孤立点挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
孤立点检测一直是知识发现(KDD)中一个活跃的领域,如信用卡欺诈,入侵检测等。在这些应用领域中研究孤立点的异常行为能够发现隐藏在数据集中更有价值的知识。提出了一个新的度量LDC(局部偏差系数)因子和基于LDC的孤立点挖掘的算法LDC-mine。实验证明:该算法能够有效地检测出孤立点。 相似文献
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本文介绍了孤立点的基本概念,对孤立点检测算法进行了较为全面的阐述.在此基础上提出了应用孤立点挖掘进行入侵检测的基本模型,最后给出了孤立点挖掘在入侵检测中的应用现状.并指出了未来的研究方向 相似文献
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基于距离的分布式RFID数据流孤立点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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为了解决误判问题,从预测的角度给出了离群点的定义,并提出了预测可信度和离群度的概念;同时,提出采用置换技术来降低离群点对预测模型的影响,并提出了基于集成预测的稀有时间序列检测算法。针对真实数据集的实验表明,可信度和离群度的定义是合理的,稀有时间序列检测算法是有效的。 相似文献
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一种两阶段异常检测方法 总被引:4,自引:0,他引:4
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. 相似文献
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Outlier detection is a very useful technique in many applications, where data is generally uncertain and could be described using probability. While having been studied intensively in the field of deterministic data, outlier detection is still novel in the emerging uncertain data field. In this paper, we study the semantic of outlier detection on probabilistic data stream and present a new definition of distance-based outlier over sliding window. We then show the problem of detecting an outlier over a set o... 相似文献
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基于数学形态学的模糊异常点检测 总被引:1,自引:0,他引:1
异常点检测作为数据挖掘的一项重要任务,可能会导致意想不到的知识发现.但传统的异常点检测技术都忽略了数据的自然结构,即异常点与簇的联系.然而,把异常点得分和聚类方法结合起来有利于对异常点与簇的联系的研究.提出基于数学形态学的模糊异常点检测与分析,把数学形态学技术和基于连接的异常点检测方法集成到一个模糊模型中,从异常隶属度和模糊隶属度这两个方面来分析对象与簇集的模糊关系.通过充分的实验证明,该算法能够对复杂面状和变密度的数据集,正确、高效地找出异常点,同时发现与异常点相关联的簇信息,探索异常点与簇核的关联深度,对异常点本身的意义具有启发作用. 相似文献