一种基于 k-均值聚类的异常检测技术

• 作者: 白宁
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类结果 测度函数 自适应性 OD_KC方法
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 93-95,113
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3051字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.01.022

摘要

由于实际问题中用户的行为模式存在多样性和不可预知性，传统异常检测方法采用提前设定正常模式或异常模式进行学习变得非常困难。针对这个问题，本文提出一种基于k-均值聚类的自适应异常检测方法，称为OD＿KC方法。该方法设置不同的聚类个数对无标签的样本集进行k-均值聚类，通过构造测度函数，以衡量聚类结果的抱团性和分离性，从而获得最佳的聚类结果，同时自动得到那些被划分为很小规模的类的样本作为异常模式样本。基于k-均值的异常检测方法具有很强的自主性和自适应性，特别地，当样本分布模式复杂时，也能得到较为优秀的检测结果，具有较好的异常检测能力。实验结果表明，基于k-均值聚类的异常检测技术能够得到较好的检测结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白宁	山西警官高等专科学校计算机科学与技术系	7	20	3.0	4.0