孤立点检测算法与应用

孤立点检测问题是数据挖掘领域中的一个重要研究内容．首先对目前有代表性的孤立点检测算法进行综述,详细阐述了其实现的基本原理、实现的步骤和应用范围,进而对这些典型算法的优缺点进行了分析与比较,随后介绍了几种孤立点的典型应用,最后对孤立点检测算法的发展趋势从4个方面进行了展望．     

基于局部最大距离的孤立点检测算法的研究

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．本文在局部稀疏系数算法的基础上提出了基于局部最大距离的局部孤立点检测算法,该算法提出检测孤立点只需计算它的最近邻居对象的最大距离．实验结果表明,该算法发现局部孤立点是高效的。     

基于证券数据特征的孤立点检测算法及应用

在时间序列数据挖掘领域,对孤立点的研究已经成为关注的热点。结合证券领域数据在时间和取值方面的相关特征,提出了一种新的孤立点探测方法,以便在海量数据中高效快速的寻找出证券领域数据集合中的孤立点,研究产生这些异常数据的原因,及时发现金融欺诈等违法行为,以便规避风险、保护用户利益。     

一种改进的聚类和孤立点检测算法

对基于距离的聚类及基于密度的孤立点检测方法进行了分析研究,提出了一种基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法DDBCOD.该算法根据距离和密度阈值对数据进行聚类,并发现数据中的孤立点.实验表明,该算法能够识别任意形状的聚类,对高维数据有效,能够很好地识别出孤立点.     

孤立点检测在零售业中的应用与研究

文章讨论了孤立点检测在零售业中的应用,并在基于距离和的孤立点检测算法基础上,对孤立点的具体位置做了进一步的确定,结合实际数据进行了验证分析,分析结果表明,此方法不仅可以有效的检测出零售业中消费者购买行为的波动情况,而且可以确定出孤立点的位置。     

基于网格模型的孤立点检测算法

为了从数据集中快速有效地发现孤立点,提出了一种基于网格模型的孤立点检测方法,给出了数据空间的网格划分,定义了网格内孤立点存在性阈值,提出了基于网格的孤立点检测算法,在保证算法有效性的前提下,降低了算法的时间复杂度。     

利用聚类算法找出新的攻击

改进了利用聚类算法查找孤立点的算法，提出在应用到入侵检测的过程中应该结合领域知识、考虑数值性质，这样可以提高检测质量。通过对收集到的网络数据的属性进行计算，找出其中的孤立点，可以使得检测系统在不需要手工编码和标识的训练数据前提下就能检测出攻击。最后通过比较多组实验数据，提出了一种比较有效的检测策略。     

孤立点挖掘在教务管理中的应用研究

孤立点挖掘是一个重要的知识发现任务,在介绍孤立点及其挖掘算法的基础上,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,并提出基于距离和的孤立点检测算法。实验结果分析表明,该算法降低了检测过程对用户设置阀值的要求,在时间复杂度上,稍微优于循环一嵌套算法。     

一种基于核映射空间距离的入侵检测算法

通过研究基于距离的孤立点发现算法(Cell-Based),指出其存在的问题,提出了一种基于核映射空间距离的入侵检测算法.该算法通过检测孤立点的方法进行入侵检测,首先将样本通过核函数映射到高维特征空间,重新定义特征空间中的数据点之间的距离.然后经过初始聚类算法确定聚类数目和初始类中心,再通过迭代优化目标函数来实现数据点的再聚类,最终得到聚类中心,超出聚类中心点半径r外的点即为孤立点.试验结果表明,该算法能有效突出样本之间的差异,克服传统基于距离的孤立点发现算法易随参数变化而需调整单元结构的缺点,且具有更准确的检测率和较快的收敛速度.     

基于相似系数和的孤立点检测算法

简要介绍了一个基于相似系数和的孤立点检测聚类算法,指出了它的局限性,在此的基础上,文中提出了一个改进的算法.算法的思想是,对数据集进行标准化,然后构造一个相似系数矩阵,通过对象的相似系数之和判断对象的孤立程度.改进后的算法除了可以检测出倍数异常孤立点外,还可以检测出分量异常孤立点.     

基于DS的孤立点检测在瓦斯浓度判定中的应用

对几种孤立点检测算法进行介绍,总结它们的特点.针对孤立点检测算法的一些弊端和瓦斯浓度的实际情况,选择一个基于DS(距离和)的孤立点检测算法实现对瓦斯浓度的异常数据进行分析处理,找到真正的异常数据,保证煤矿安全预警的准确性.     

基于改进距离的孤立点检测方法

局部切空间排列(LTSA)算法是一种有效的流形学习方法,但该算法对孤立点的存在非常敏感.为了增强LTSA算法对孤立点的鲁棒性,文中提出了一种基于改进距离的孤立点检测方法.该方法通过改进距离来度量样本点之间的距离,降低了样本点分布不均匀对孤立点检测算法的影响.实验结果表明,该数据预处理方法能有效地提高LTSA算法的鲁棒性,更好地挖掘数据集的本征特性,具有更好的数据可视化效果.     

基于偏离度的孤立点检测算法在聚类分析的应用

孤立点检测是数据挖掘中的一项广泛应用且较新的内容。根据孤立点的定义,提出一个基于偏离度的孤立点检测聚类分析算法。算法能够实现对异常数据进行处理。应用到学生成绩分析检测,保证实际聚类分析的准确性,数据的异常发现有利于学生教学的规划和推进。     

一种基于距离的聚类和孤立点检测算法

提出了一种基于距离的聚类和孤立点检测算法(DBCOD),根据距离阈值对数据点进行聚类,在聚类过程中记录每个数据点的密度,并根据密度阈值确定数据点是否为孤立点.实验结果表明,该算法不仅能够对数据集进行正确的聚类,可以发现任意形状的聚类,算法执行效率优于DBSCAN,具有对噪音数据、数据输入顺序不敏感等优点,同时还能有效地进行孤立点检测.     

基于距离和的孤立点检测在税务系统中的应用

在基于距离的孤立检测算法的基础上,讨论了基于距离和的孤立点检测算法,并将CURE聚类算法中使用的抽样算法应用于对该算法中的数据抽取,并创新地将该算法应用于纳税行为分析.结果表明,此算法可以有效地检测出纳税行为中的异常现象即孤立点,对纳税行为的分析有非常有效的作用.     

基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法

提出了一种基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法.该算法根据距离和密度阈值对数据进行聚类,同时发现数据中的孤立点.实验结果表明,该算法能够识别任意形状的聚类,对高维数据有效,能够很好的识别出孤立点.     

基于改进距离孤立点检测预处理的LTSA算法

局部切空间排列算法(LTSA)是一种有效的流形学习方法,但该算法对孤立点的存在非常敏感.本文提出了一种快速有效的数据预处理方法-基于改进距离的孤立点检测方法来降低孤立点对LTSA算法的影响.该方法通过改进距离来度量样本点之间的距离,降低了样本点分布不均给孤立点检测算法带来的影响.实验表明,该数据预处理方法能有效地提高LTSA算法的鲁棒性,可以更好的挖掘数据集的本征特性,具有更好的数据可视化效果.     

一种改进的基于距离的孤立点挖掘算法的研究

对经典的基于距离的孤立点挖掘算法进行了改进,引入"关键属性",即减少了挖掘的数据量,从而提高了孤立点挖掘的效率,并且改进常用距离度量,用改进的加权曼式距离进行计算,降低了数据分布不均给检测结果带来的影响,同时改进后的挖掘算法在不影响挖掘结果的情况下取消了对参数设置的要求,给出了孤立点孤立的程度.     

入侵检测中孤立点挖掘的方法研究

孤立点检测是数据挖掘中一个重要方面,用来发现“小的模式”(相对于聚类),即数据集中显著不同于其他数据的对象.在以往的数据挖掘应用中,孤立点经常被当作“噪声”而被剔除.为更好地提高入侵检测系统中的实时性和准确性,提出了新的解决方案.     

模糊聚类功能实现

提出基于客户价值的客户分类方法,将加权模糊c均值算法应用于客户分类,并用基于相似系数和检测孤立点的方法排除孤立点对聚类结果的干扰,提高聚类质量。