一种增强的局部异常挖掘方法

摘要：

异常检测在许多领域有重要应用.在提出度量具有混合属性的对象间差异性方法的基础上,将加权幂平均引入数据挖掘,提出一种基于最近邻的异常检测方法,这种方法采用广义局部异常因子GLOF度量对象的异常程度,不需要阈值或数据集中异常数据个数的先验知识.理论分析表明,GLOF具有好的性质.实验表明:①对象间差异性定义适合于混合属性的数据集;②GLOF比LOF,CBLOF,RNN更准确地刻画了局部异常;③"Bσ"准则简单但切实可行.

关键词：数据挖掘、异常检测、加权幂平均、"Bσ"准则

所属期刊栏目：42

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60273075

在线出版日期：2005-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：210-216