基于网格山脊点的异常点检测

摘要：

LOF(Local Outlier Factor)算法是目前比较实用且效果比较良好的异常点检测算法之一,但是该算法在处理大规模的数据集时,往往会耗费巨大的时间和空间.目前基于网格的异常点检测算法虽然一定情况下降低了算法的时间和空间的耗费,但是时间和空间的耗费依然比较大.对此论文提出一种基于网格山脊点的异常检测算法.该算法先根据数据分布情况划分成空间网格单元,然后计算各个网格山脊点的高度,挑选出网格山脊点低的区域.最后对山脊点低的区域进行LOF算法检测.实验结果表明,相对于目前的基于网格的异常点检测算法,该算法的执行效率显著提高.

关键词：山脊点、LOF、网格

所属期刊栏目：47

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-01-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1175-1178