基于离群点检测的不确定数据流聚类算法研究

摘要：

应用网络流量、日志管理等数据流过程中,常遭设备精度、噪声等问题影响出现大量不确定性数据流,影响数据流的管理与挖掘.相关研究表明,检测数据流中的离群点能够挖掘网络中被忽视的异常数据.因此,提出基于离群点检测的不确定数据流聚类算法,首先,通过微聚类划分算法将数据集划分成若干个微聚类;然后,根据信息熵的微聚类过滤机制获取全局离群点,在离群点微聚类中使用基于距离的方法挖掘出局部离群点;最后,采用不确定数据流子空间聚类算法完成全局离群点以及局部离群点两种不确定数据流聚类.分析结果表明,在数据量和维度的影响下,采用同类聚类算法聚类时聚类效果较差,而所提算法可有效克服此类问题,且具有较强的伸缩性.

关键词：离群点、检测、不确定数据流、聚类、信息熵、过滤、簇

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：2015年福建省中青年教师教育科研项目JA15586

在线出版日期：2019-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1094-1099