一种基于邻域系统密度差异度量的离群点检测算法
Outlier detection algorithm based on neighborhood system density difference measurement
1. 新疆大学 a. 软件学院; b. 信息科学与工程学院, 乌鲁木齐 830008
2. 西安交通大学 软件学院, 西安 710049
摘要
针对离群点检测算法LOF在高维离散分布数据集中检测精度较低及参数敏感性较高的问题，提出了基于邻域系统密度差异度量的离群点检测NSD（neighborhood system density difference）算法。相较于传统基于密度的离群点检测方法，NSD算法引入了截取距离的概念。首先计算数据集中对象在截取距离内的邻居点个数；其次计算对象的邻域系统密度；然后将对象的密度与它邻居的密度进行比较，判定目标对象与其邻居趋向于同一簇的程度；最后输出最可能是离群点的对象。将NSD算法与LOF、LDOF、CBOF算法在真实数据集与合成数据集中对比实验发现，NSD算法具有较高的检测准确率和执行效率以及较低的参数敏感性，证明了NSD算法是有效可行的。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61862060,61462079,61562086,61562078)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0932
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1969-1973
文章编号: 1001-3695(2020)07-010-1969-05
发布历史
[2020-07-05] 印刷出版
引用本文
杜旭升, 于炯, 陈嘉颖, 等. 一种基于邻域系统密度差异度量的离群点检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (7): 1969-1973. (Du Xusheng, Yu Jiong, Chen Jiaying, et al. Outlier detection algorithm based on neighborhood system density difference measurement [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (7): 1969-1973. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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