【摘 要】
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LOF异常点检测算法在实际应用中有两个缺陷:一是离群因子值只与参数K有关,当K取值不同时,离群因子的值将不同,之前是异常点的数据可能不再是异常点。二是对于未知异常点个数
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20140877,BK2014803)
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LOF异常点检测算法在实际应用中有两个缺陷:一是离群因子值只与参数K有关,当K取值不同时,离群因子的值将不同,之前是异常点的数据可能不再是异常点。二是对于未知异常点个数的数据集,选择参数K以保证离群点的挖掘数量合理难以做到。因此,提出一种结合平均密度的改进LOF异常点检测算法。首先分析数据集中数据点的平均密度,根据密度的分布情况确定数据集的异常点个数M1及异常集D1,然后通过计算离群因子确定M2(M2=M1)个异常点及异常集D2。取D1与D2的交集作为最终的离群集。实验结果表明,改进算法在检测精准性方面有显著提高,误报率较低,综合评价指标F值比LOF算法有显著增强。
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