基于相似系数和检测孤立点的聚类算法

在多目标决策和综合评价中，有个别对象远远偏离群体，成为孤立点集。如果不别除这些对象，就会影响决策和评价的结果。数据挖掘中孤立点集检测算法通常是基于项集属性的，显然不适干多目标决策(MODM)和综合评价中的孤立点集检测。该文提出了一个基于相似系数和检测孤立点的聚类算法，有效地解决了这个问题。     

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。     

基于聚类的孤立点检测算法

提出了基于聚类的孤立点检测算法,减小了孤立点检测的时间复杂度,理论和实验证明了基于聚类的孤立点检测算法的有效性.     

基于孤立点检测的入侵检测方法研究

本文提出了一种基于孤立点检测的核聚类入侵检测方法。方法的基本思想是首先将输入空间中的样本映射到高维特征空间中,并通过重新定义特征空间中数据点到聚类之间的距离来生成聚类,并根据正常类比例Ｎ来确定异常数据类别,然后再用于真实数据的检测。该方法具有更快的收敛速度以及更为准确的聚类,并且不需要用人工的或其他的方法来对训练集进行分类。实验采用了KDD99的测试数据,结果表明,该方法能够比较有效的检测入侵行为。     

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.     

基于相似系数和的信用卡欺诈检测模型研究

随着我国信用卡发卡量和交易量的不断增长,信用卡交易中的欺诈交易也急剧上升。如何加强对信用卡欺诈的识别和防范,已成为银行风险控制的一个焦点。本文针对信用卡交易数据中欺诈行为的少量性和异常性,提出了一种基于相似系数和的孤立点检测建模方法,建立了信用卡欺诈检测模型,将孤立点挖掘方法应用到信用卡欺诈检测中,并通过实验研究表明该模型能较为准确的识别欺诈交易,具有很好的准确性,可行性。     

基于改进CLARANS算法的孤立点检测

聚类算法是数据挖掘里的一个重要研究问题.简单介绍CLARANS算法的基本思想,详尽描述了改进的CLARANS算法的基本思想和基本步骤,通过实验数据对其进行进一步分析.并对其应用领域做出简单概要.     

数据挖掘中孤立点的探测方法

孤立点检测是数据挖掘研究中的一项重要内容,其目标是发现数据集中行为异常的数据对象．文章介绍了孤立点检测及其相关概念,分析了几种有代表性的算法,并用实际数据进行了试验。     

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。     

基于空间局部偏离因子的离群点检测算法

针对空间数据集的特性,提出一种基于空间局部偏离因子(SLDF)的离群点检测算法。利用SLDF度量空间点对象的离群程度,计算空间数据集中点对象的SLDF值并对其进行排序,将取值较大的前M个点对象作为空间离群点。实验结果表明,该算法能较好地检测空间局部离群点,其有效性与准确性均优于SLZ算法,适用于高维大数据集的空间离群点检测。     

基于记忆效应的局部异常检测算法

基于密度的局部异常检测算法(LOF算法)的时间复杂度较高,限制了其在高维数据集以及大规模数据集中的使用。该文通过分析LOF算法,引入记忆效应概念,提出具有记忆效应的局部异常检测算法——MELOF算法。实验测试表明,该算法的计算结果与LOF算法完全相同,而且能够大大缩短运行时间。     

基于可达邻域的异常检测算法

提出了可达邻域的概念,定义了基于可达邻域的异常RN-Outlier。给出了RNOF异常检测算法,克服了异常检测算法常被参数依赖和参数扰动所困扰的缺点。仿真数据集和真实数据集的实验表明,该算法的性能超过了经典的LOF和LSC算法,降低了参数依赖和参数扰动的影响。     

一种两阶段异常检测方法

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．     

基于聚类的离群点检测方法研究综述

离群点检测在数据处理中具有重要研究意义,其检测方法大致可以分为基于统计、基于距离、基于密度和基于聚类的方法.为了及时掌握当前基于聚类技术的离群点检测方法的研究现状,通过归纳与整理,将具有代表性的基于聚类的离群点检测方法进行了介绍和归类,将其主要分为静态数据集中的检测方法、数据流中的检测方法、大规模数据中的检测方法和其他...     

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。     

基于图像的重建点云离群点检测算法

基于图像重建出的三维点云模型通常会包含许多离群点,这些离群点可能孤立存在或密集聚集在一起形成点簇,也可能分布在模型周围甚至附着在模型表面。通过一种检测方法很难有效滤除多种分布状态的离群点,因此,提出了综合的离群点监测算法。首先通过空间距离剔除与模型主体较远的离群点,并通过构建空间拓扑关系加快离群点搜索速度;然后利用边界匹配法,将较小点簇分别与最大点簇进行对比,滤除模型周围离群点簇;最后采用改进的K-means算法,根据RGB颜色值特征对点云数据进行聚簇分类,结合已识别的离群点,检测和滤除附着在模型表面的离群点。仿真实验结果表明,此方法能够有效滤除点云模型中多种分布状态的离群点。     

基于中心移动的轨迹离群点检测

AIS数据是指通过AIS系统获取的船舶运动轨迹信息, 对其进行挖掘可以获得船舶的运动模式、航行路线、停靠地点等信息. 但其在采集过程中产生的离群点会对聚类等任务造成负面影响, 因此对AIS数据挖掘之前需要进行离群点检测. 然而, 当AIS轨迹数据中存在大量离群点时, 会导致大多数离群点检测算法的准确率显著下降. 为了解决这个问题, 本文提出了一种基于中心移动的轨迹离群点检测算法(center shift outlier detection, CSOD). 通过迫使数据点向其K近邻集合的中心移动, 使每个数据点更加接近典型数据, 从而有效地消除了离群点对聚类的影响. 为了验证本文算法的有效性, 使用浙江海域AIS渔船轨迹数据集, 将本文提出的CSOD算法与一些经典的离群点检测算法进行了对比实验. 实验结果表明, CSOD算法整体上性能更加优越.     

一种新颖的基于密度的祛噪声方法

由于采集技术和设备的局限, 以及外界的各种干扰, 采集得到的数据中常常参杂着噪声, 直接影响着后续数据分析的结果. 传统的祛噪声方法,或是依赖于数据服从某一特定分布的假设, 或是只能对服从单一分布的数据进行祛噪声处理, 这些固有的缺陷大大降低了处理后数据的可信度. 本文提出了一种新颖的基于密度的祛噪声方法, 并应用在实际交通数据的处理中. 通过与传统方法的实验比较, 结果表明该方法摒除了传统方法的缺陷, 能够对服从多个相异分布的数据进行有效的祛噪声处理, 且处理后的数据能够很好地保留系统本质的特征.