基于最小超球面密度的孤立点检测算法

• 作者: 冯宇 苑易伟
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 孤立点检测 最小超球面 有效近邻 局部密度差 密度背离程度
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 2781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2019.06.007

摘要

定义了最小超球面密度的概念,提出了一种基于最小超球面密度的孤立点检测算法(minimum hyper sphere density,MHSD).该算法根据数据的k近邻和反k近邻获得数据的有效近邻,并使用最小超球面密度和有效近邻计算每个数据的密度背离程度,进而计算每个数据的孤立程度,将孤立程度超过规定阈值的数据视为孤立点.实验数据为一个二维人工数据集和两个高维实际数据集,检测三个数据集的孤立点,对算法性能进行评估,并与经典的局部离群因子算法(local outlier factor,LOF)、离群影响因子算法(influenced outlierness,INFLO)和密度相似邻域离群因子算法(density similarity neighbor based outlier factor,DSNOF)进行比较.实验结果表明,基于最小超球面密度的孤立点检测算法可以准确检测出数据中的孤立点,且性能优于三种经典算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯宇	长安大学电子与控制工程学院	13	25	3.0	4.0
2	苑易伟	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	0	0.0	0.0