密度偏倚抽樣的局部距離異常檢測算法
大小：1.20 MB 人氣： 2017-12-25 需要積分：1
標(biāo)簽：檢測算法(25177)異常(9206)
異常檢測是數(shù)據(jù)挖掘的重要研究領(lǐng)域，當(dāng)前基于距離或者最近鄰概念的異常數(shù)據(jù)檢測方法，在進(jìn)行海量高維數(shù)據(jù)異常檢測時，存在運(yùn)算時間過長的問題．許多改進(jìn)的異常檢測方法雖然提高了算法運(yùn)算效率，然而檢測效果欠佳．基于此，提出一種基于密度偏倚抽樣的局部距離異常檢測算法，首先利用基于密度偏倚的概率抽樣方法對所需檢測的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行概率抽樣，之后對抽樣數(shù)據(jù)利用基于局部距離的局部異常檢測方法，對抽樣集合進(jìn)行局部異常系數(shù)計算，得到的異常系數(shù)既是抽樣數(shù)據(jù)的局部異常系數(shù)，又是數(shù)據(jù)集的近似全局異常系數(shù)．然后對得到的每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部異常系數(shù)進(jìn)行排序，異常系數(shù)值越大的數(shù)據(jù)點(diǎn)越可能是異常點(diǎn)．實(shí)驗結(jié)果表明，與已有的算法相比，該算法具有更高的檢測精確度和更少的運(yùn)算時間，并且該算法對各種維度和數(shù)據(jù)規(guī)模的數(shù)據(jù)都具有很好的檢測效果，可擴(kuò)展性強(qiáng)。
?
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%
下載地址
密度偏倚抽樣的局部距離異常檢測算法下載
相關(guān)電子資料下載
- 艾體寶方案 ntopng監(jiān)測異常流量并通知到企業(yè)微信 7
- 面向物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的異常監(jiān)控追蹤技術(shù)解決方案： 技術(shù)革新與運(yùn)維保障 31
- 口罩佩戴檢測算法 55
- 服務(wù)器數(shù)據(jù)恢復(fù)—異常斷電導(dǎo)致RAID信息丟失的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例 102
- 人員跌倒識別檢測算法 84
- 服務(wù)器數(shù)據(jù)恢復(fù)—異常斷電導(dǎo)致虛擬機(jī)配置文件丟失的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例 117
- 安全帽佩戴檢測算法 95
- CAN總線幾種正常的“異?！辈ㄐ?/a> 852
- 服務(wù)器數(shù)據(jù)恢復(fù)—異常斷電導(dǎo)致存儲癱瘓的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例 62
- 一站式統(tǒng)一返回值封裝、異常處理、異常錯誤碼解決方案—最強(qiáng)的Sping Boot接口 166