基于区间数单簇聚类一单分类器的异常检测

摘要：

异常检测是系统运行维护的重要工作.在系统运行过程中可获得大量正常的运行数据,但异常数据的获取成本较高,因此可引入单分类器的思想来处理异常检测问题.测量不确定性、环境噪声、存储设备等导致监测数据可能存在不确定性.利用区间数描述不确定的监测数据,提出区间数样本的核可能性1-均值单簇聚类单分类器异常检测算法.分别考虑聚类中心位于输入空间与特征空间两种情况,并考虑区间数样本具有的区间宽度不均衡性,提出区间细分检测策略.结合人工数据集与UCI数据集给出的算例验证了所提算法的有效性,其与现有SVM-OCC相比具有更高性能.

关键词：区间数样本、单簇聚类、单分类器、区间细分、异常检测

所属期刊栏目：44

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科委科研项目11JC1413000

在线出版日期：2017-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：189-198,205