基于密度峰值聚类的大学生异常行为检测研究

• 作者: 李慧芳 钟新成 付晓丽
• 来源期刊: 电脑与电信
• 关键词: 密度峰值 聚类 异常检测
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

大学生异常行为检测是高校学生管理中一个值得研究的课题.大学生行为检测的研究有助于高校科学快速地评估异常学生人群.针对高校传统的问卷调查、定期排查等滞后的管理手段,提出一种基于特征加权的密度峰值聚类的大学生异常行为检测算法.该算法首先采用加权特征的欧式距离来表示样本距离,然后通过密度峰值聚类对学生样本进行无标签归类,最后将局部密度不超过边界区密度的样本点分辨为异常点.