一种基于可变网格划分的离群点检测算法

摘要：

LOF(Local Outlier Factor)算法是常用的离群点检测算法,但是该算法在面对大规模数据集时往往需要高昂的时空开销,基于固定网格的离群点检测算法虽然在一定程度上可以解决该问题,但是它的执行效果易受到网格划分粒度的影响.对此提出一种基于可变网格划分的离群点检测算法.该算法首先根据数据点在空间的实际分布情况来动态构建与原始数据集分布大体一致的网格空间,然后删除网格中数据点数目超过设定阈值的网格中所有数据点,最后在剩余的数据点集上执行LOF算法.实验结果显示,相对于固定网格的离群点检测算法,所提算法的执行效率明显提高并且检测精确度亦有所提高.

关键词：局部离群因子、离群点检测、可变网格、大规模数据集

所属期刊栏目：14

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高校自然科学研究项目KJ2014B24

在线出版日期：2016-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：751-757