共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
孙梅玉 《计算机工程与应用》2012,48(20):11-17,22
在时间序列的GMBR表示的基础上,首次提出将基于距离和基于密度的时间序列检测方法结合,给出了时间序列模式异常的定义,并用“异常特征值”来衡量时间序列模式的异常程度.根据所提出的模式异常的定义,在强力搜索算法的基础之上提出了新的时间序列异常检测算法GMBR-DD (Grid Minimum Bounding Rectangle-Discords Detect),该算法将基于距离和基于密度的异常检测方法结合,能够高效地发现时间序列中的异常模式.通过三组实验数据,对提出的异常时间序列定义和时间序列的异常检测算法进行了验证,实验结果表明所提出的时间序列异常检测算法能够有效地发现时间序列的异常变动,为决策提供了很好的平台和有力的工具. 相似文献
2.
局部异常检测(Local outlier factor,LOF)能够有效解决数据倾斜分布下的异常检测问题,在很多应用领域具有较好的异常检测效果.本文面向大数据异常检测,提出了一种快速的Top-n局部异常点检测算法MTLOF(Multi-granularity upper bound pruning based top-n LOF detection),融合索引结构和多层LOF上界设计了多粒度的剪枝策略,以快速发现Top-n局部异常点.首先,提出了四个更接近真实LOF值的上界,以避免直接计算LOF值,并对它们的计算复杂度进行了理论分析;其次,结合索引结构和UB1、UB2上界,提出了两层的Cell剪枝策略,不仅采用全局Cell剪枝策略,还引入了基于Cell内部数据对象分布的局部剪枝策略,有效解决了高密度区域的剪枝问题;再次,利用所提的UB3和UB4上界,提出了两个更加合理有效的数据对象剪枝策略,UB3和UB4上界更加接近于真实LOF值,有利于剪枝更多数据对象,而基于计算复用的上界计算方法,大大降低了计算成本;最后,优化了初始Top-n局部异常点的选择方法,利用区域划分和建立的索引结构,在数据稀疏区域选择初始局部异常点,有利于将LOF值较大的数据对象选为初始局部异常点,有效提升初始剪枝临界值,使得初始阶段剪枝掉更多的数据对象,进一步提高检测效率.在六个真实数据集上的综合实验评估验证MTLOF算法的高效性和可扩展性,相比最新的TOLF(Top-n LOF)算法,时间效率提升可高达3.5倍. 相似文献
3.
4.
提出了一个基于邻域密度的异常检测方法,它能处理混合数据的异常值。在该方法中,样本的异常指标被定义为该样本的邻域大小和该样本的平均邻域密度的加权和。为了验证提出的方法,进行了一系列实验。实验结果表明新提出的方法适用于混合数据,并且比其他检测方法更有效。 相似文献
5.
异常点检测(outlier detection)领域的大量研究都集中于一类“基于密度的”方法,这类方法能够克服许多传统异常点检测方法的缺陷,但仍大多使用基于几何距离的方式进行数据点局部密度的估计,导致在某些情况下反直观结果的出现.针对该问题,用一种基于邻域链的方法取代传统方法进行局部密度的估计,设计新的异常点检测方法.实验结果表明,对比经典的基于密度的异常点检测方法LOF(Local outlier factor)以及几种基于LOF的改进方法,所提出的方法能够更加准确地区分正常和异常数据点,避免反直观结果的出现. 相似文献
6.
7.
8.
IncLOF:动态环境下局部异常的增量挖掘算法 总被引:12,自引:1,他引:12
异常检测是数据挖掘领域研究的最基本的问题之一,它在欺诈甄别、贷款审批、气象预报、客户分类等方面有广泛的应用,以前的异常检测算法只适应于静态环境,在数据更新时需要进行重新计算,在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上,提出一种在动态环境下局部异常挖掘的增量算法IncLOF,当数据库中的数据更新时,只对受到影响的点进行重新计算,这样可以大大提高异常的挖掘速度,实验表明,在动态环境下IncLOF的运行时间远远小于LOF的运行时间,并且用户定义的邻域中的最小对象个数与记录数之比越小,效果越明显. 相似文献
9.
10.
11.
局部离群点检测是近年来数据挖掘领域的热点问题之一.针对交通数据去噪问题,提出一种基于局部估计密度的局部离群点检测算法,算法使用核密度估计方法计算每个数据对象的密度估计值,来表示该数据对象的局部估计密度,并在核函数的带宽函数计算中引入数据对象的k-邻域平均距离作为其邻域信息,然后利用求出的局部估计密度计算数据对象的局部离群因子,依据局部离群因子的大小来判断数据对象是否为离群点.实验表明,该算法在UCI标准数据集与模拟数据集上都可以取得较好的表现. 相似文献
12.
13.
基于密度的局部离群点检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于统计学和基于距离的离群点检测都依赖与给定数据点集的全局分布,然而数据通常并非都是均匀分布的。当分析分布密度相差很大的数据时,基于密度的局部离群点检测方法有着很好的识别局部离群点的能力。但存在时间复杂度较大,文章提出了一种改进的算法,能降低时间复杂度,实现有效的局部离群点的检测。 相似文献
14.
15.
针对云服务中由于资源超额预定造成负载不均衡的云虚拟机异常,提出了一种基于密度空间的局部离群因子(Local Outlier Factor Based on Density Space,LOFBDS)算法。LOFBDS算法参考DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,将云虚拟机在密度空间中的性质融合至LOF算法之中,提出对云虚拟机的判断规则,以达到优化对正常云虚拟机的检测过程,提高检测效率。实验结果表明,所提出的算法对云服务负载不均造成的云虚拟机异常有着良好的检测效率,并且时间花费较少。 相似文献
16.
伪周期数据流是一类常见的数据流,广泛出现于各种监测应用中.在这类数据流中出现的异常可能蕴涵了感兴趣的领域知识,因此有必要检测异常的发生以作为进一步深入分析的基础.DTW距离较之欧氏距离具有更好的鲁棒性,采用DTW距离作为伪周期数据流不同波段间相似性的度量可以有效检测出有较少历史相似波段的异常波段,继而在此基础上提出了一种基于聚类索引的快速近似异常波段检测方法用以加速检测过程,在真实数据集上的实验表明了所提方法的有效性. 相似文献
17.
18.
提出了一种基于多示例学习(multi-instance learning,MIL)的局部离群点检测算法,称之为MIL-LOF(a local outlier factor based on multi-instance learning).算法采用MIL框架,首先将真实对象提取为多示例形式,然后运用退化策略和权重调整方法,计算综合离群点因子,最后检测离群点.在实际企业监控数据以及公共数据集上将MIL-LOF与经典局部离群点检测算法及其优化算法进行了对比实验,结果表明本文提出的MIL-LOF算法在准确性、全面性及高效性上相对其他算法均可获得较为明显的提高. 相似文献
19.
20.
针对基于密度的局部离群因子算法(LOF),需要计算距离矩阵来进行[k]近邻查寻,算法时间复杂度高,不适合大规模数据集检测的问题,提出基于网格查询的局部离群点检测算法。算法利用距离目标网格中的数据点最近的[k]个其他数据点,一定在该目标网格或在该目标网格的最近邻接网格中这一特性,来改进LOF算法的邻域查询操作,以此减少LOF算法在邻域查询时的计算量。实验结果证明,提出的LOGD算法在与原LOF算法具有基本相同的检测准确率的情况下,能够有效地降低离群点检测的时间。 相似文献