基于自然邻居邻域图的无参数离群检测算法

摘要：

数据挖掘领域,基于最近邻居思想的离群检测算法在面对复杂数据时,很难在没有足够先验知识条件下进行适当的参数选择.为了解决这个问题,本文在自然邻居方法的基础上,提出一种利用加权自然邻居邻域图进行离群检测的算法.该算法在整个过程不需要人为设置参数,并且能在不同分布特征的数据中准确找到数据集中的全局离群点和局部离群点.人工数据集和真实数据的离群检测结果均证明,本算法能够取得和有参数的算法中最优参数相近的效果,算法检测结果远好于对参数敏感算法的大部分情况,且更优于对参数不敏感的算法,具有更强的普适性和实用性.

关键词：无参数、自适应、最近邻居、加权图、离群检测、离群因子、全局离群点、局部离群点

所属期刊栏目：14

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部人文社会科学研究项目18XJC880002;重庆市教委科技项目KJQN201800539;重庆市自然科学基金项目cstc2013jcyjA40049;重庆师范大学基金项目17XLB003

在线出版日期：2019-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：998-1006