基于改进距离和的异常点检测算法研究

摘要：

为了降低原始数据中的勘误影响,提高数据质量,深入分析了常用的基于距离的异常点检测算法,提出了一种新的基于改进距离的异常点检测算法,舍去了传统算法中对DB(d,p)参数的设置.首先,为了解决终端的不确定性选择属性困难的问题,引入了"属性隶属度"的概念,简化了检测属性的选择方式;其次,为了解决由于数据分布不均匀而导致的检测准确率较低的问题,改进了常用的距离度量,并采用改进的加权距离进行计算,得到距离矩阵,通过分析计算距离的总值,给出了一种异常评价方法用来判断异常点的异常程度;最后,以股票交易数据进行实验,与传统基于距离和的检测算法进行比较,结果表明该改进算法在异常点检测的准确度方面具有明显的改善.

关键词：数据挖掘、改进距离、异常数据检测、距离和

所属期刊栏目：29

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学面上项目51774090;黑龙江省自然科学基金面上项目F2015020;黑龙江省教育科研专项引导性创新基金项目2017YDL-12;黑龙江省教育规划重大课题GJ20170006

在线出版日期：2019-05-31（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：97-100