异常检测在数据预处理中的应用研究
基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究随着移动互联网的普及，Android应用已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
但是，由于目前移动设备的存储容量、处理速度和网络带宽等方面的限制，很多Android应用在运行时很容易出现各种异常现象，如卡顿、闪退、崩溃等，这些异常现象不仅影响了用户的使用体验，也会带来一定的安全威胁。
针对这些问题，本文提出了一种基于KNN算法的Android应用异常检测技术，可以帮助用户及时发现和修复应用程序中的异常问题，从而提高用户的使用体验和移动设备的安全性。
一、背景和相关研究在Android应用中，常见的异常问题包括应用卡顿、闪退和崩溃等。
这些异常问题对于用户来说非常影响使用体验，也会导致用户数据的丢失和安全问题。
因此，应用程序的异常检测和修复变得非常重要。
目前，异常检测技术在Android应用中已经得到了广泛的研究。
现有的一些研究主要基于监控应用程序的日志文件、内存使用情况和CPU使用情况等方面，通过分析这些数据来发现应用程序中的异常行为。
这些方法可以直接检测应用程序中的错误和异常行为，但是这些方法往往比较复杂，需要大量的人工分析和处理。
基于此，本文提出了一种基于KNN算法的Android应用异常检测技术。
该技术可以通过分析应用程序在运行时的行为、异常数据以及用户操作等方面的信息来实现异常检测，具有较高的准确性和效率。
二、KNN算法概述KNN算法是一种机器学习方法，它的基本思想是通过计算样本之间的距离来确定新样本所属的类别。
具体来说，KNN算法会将新样本所属的类别确定为距离它最近的K个样本中出现最多的类别。
在实现KNN算法时，需要考虑以下几点：1. 距离计算方法：KNN算法需要计算新样本与每个已知样本之间的距离，根据不同的距离计算方法，KNN算法可以分为欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等几种。
2. K值的选择：KNN算法中的K值决定了用于分类的邻居数量，因此，K值的选择对算法结果有直接影响。
大数据分析中的异常检测方法与应用
大数据分析中的异常检测方法与应用随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据正成为我们生活中不可或缺的一部分。
大数据分析的目的是从海量数据中提取有价值的信息，帮助决策者做出更准确的判断。
然而，由于数据的规模和复杂性，异常数据的存在给分析带来了困难。
因此，异常检测在大数据分析中变得越来越重要。
异常数据是指与其他数据点明显不同的数据。
在大数据中，异常数据可能是由于错误的记录、系统故障、欺诈行为或其他未知原因引起的。
异常数据的存在可能导致分析结果的偏差和错误判断，因此，及早发现和处理异常数据对于保证分析结果的准确性至关重要。
大数据分析中的异常检测方法可以分为基于统计学和基于机器学习的方法。
基于统计学的方法主要通过计算数据的均值、方差和标准差等统计指标来判断数据是否异常。
这些方法适用于数据分布符合正态分布或其他已知分布的情况。
然而，在大数据中，数据的分布往往复杂且未知，因此基于统计学的方法的适用性受到限制。
基于机器学习的方法则通过训练模型来识别异常数据。
常用的机器学习算法包括聚类、分类和回归等。
聚类算法可以将数据点分为不同的簇，异常数据往往会被分到独立的簇中。
分类算法可以根据已有的标记数据对新的数据进行分类，异常数据往往属于少数类别。
回归算法可以通过拟合数据的趋势来判断数据是否异常。
这些机器学习算法在大数据分析中具有较高的准确性和鲁棒性，能够适应复杂的数据分布和噪声。
除了基于统计学和机器学习的方法，还有一些特定领域的异常检测方法。
例如，在金融领域，异常检测可以用于检测欺诈交易和异常市场波动。
在网络安全领域，异常检测可以用于检测网络攻击和异常行为。
在工业生产领域，异常检测可以用于监测设备故障和生产异常。
这些特定领域的异常检测方法通常结合了领域知识和专业技术，能够更准确地识别异常数据。
在大数据分析中，异常检测的应用非常广泛。
首先，异常检测可以用于数据清洗和预处理。
通过识别和处理异常数据，可以提高数据的质量和准确性，从而提高分析结果的可靠性。
地震监测数据预处理与异常检测方法
地震监测数据预处理与异常检测方法地震是一种常见的自然灾害，给人类社会带来了巨大的破坏和损失。
为了准确、及时地监测和预测地震活动，科学家和工程师们采集并分析大量的地震监测数据。
然而，地震监测数据本身具有复杂性和噪声，需要进行预处理，并通过异常检测方法提取有用信息。
地震监测数据预处理是指对原始地震数据进行清洗、滤波和校准等处理，以消除噪声、修正偏差，使得数据能更好地反映地震活动的真实情况。
常见的预处理方法包括低通滤波、高通滤波、平滑滤波和去趋势等。
首先，低通滤波可以去除高频噪声，使得数据更加平滑。
高通滤波则能够去除低频干扰，有效提取地震信号。
其次，平滑滤波可进一步消除数据中的尖锐噪声和异常值。
最后，去趋势操作能够消除数据中的长期漂移，使得数据保持稳定。
这些预处理方法有助于提高地震数据的质量和可靠性，为后续的异常检测奠定良好基础。
异常检测是通过比较地震监测数据的统计特征和模型预测，识别出与正常地震活动不符的异常事件。
常用的异常检测方法包括统计学方法、机器学习方法和时间序列分析方法等。
统计学方法可以通过计算数据的均值、方差等统计指标，来判断其是否与正常情况有显著差异。
机器学习方法利用训练数据集建立地震活动的模型，通过对新数据进行对比，检测出异常事件。
时间序列分析方法通过对地震数据进行分析和建模，检测出偏离模型的异常情况。
这些异常检测方法能够快速、准确地识别地震异常事件，为地震预测和预警提供重要依据。
地震监测数据预处理和异常检测方法在地震监测和灾害预警系统中具有重要作用。
首先，通过预处理能够去除数据中的噪声和偏差，准确地反映地震信息，提高数据的准确性和可靠性。
其次，异常检测方法能够及时发现地震活动中的异常情况，为灾害预警提供重要依据。
例如，在地震预警系统中，当检测到异常地震活动时，可以及时发出警报，提醒人们采取适当的措施，减少地震带来的损失。
然而，地震监测数据预处理和异常检测方法也面临一些挑战。
首先，地震活动具有突发性和不确定性，数据中可能存在多个异常事件，如何准确、全面地捕捉这些异常是一个难题。
《基于支持向量机的异常检测关键问题研究及应用》范文
《基于支持向量机的异常检测关键问题研究及应用》篇一一、引言随着大数据时代的到来，异常检测技术在众多领域中发挥着越来越重要的作用。
支持向量机（SVM）作为一种有效的机器学习算法，在异常检测领域具有广泛的应用。
本文将重点研究基于支持向量机的异常检测关键问题，并探讨其在实际应用中的效果。
二、支持向量机（SVM）概述支持向量机是一种监督学习模型，常用于分类和回归分析。
其基本思想是将输入数据映射到一个高维空间，然后通过寻找能够将不同类别的数据分隔开的超平面来实现分类。
在异常检测中，SVM可以用于识别出与正常数据模式偏离的异常数据。
三、基于支持向量机的异常检测关键问题1. 数据预处理数据预处理是异常检测的关键步骤之一。
由于实际数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗、归一化、标准化等操作，以提高SVM的检测性能。
此外，特征选择和降维也是数据预处理的重要环节，可以有效降低模型的复杂度，提高检测效率。
2. 模型参数选择SVM的模型参数选择对异常检测效果具有重要影响。
常见的参数包括核函数的选择、惩罚因子C的值、核函数参数等。
这些参数的选择需要根据具体的应用场景和数据进行调整，以达到最佳的检测效果。
3. 异常阈值的设定在SVM进行异常检测时，需要设定一个阈值来判断数据是否为异常。
阈值的设定需要根据实际情况进行，过高的阈值可能导致漏检，过低的阈值则可能导致误检。
因此，如何合理地设定阈值是SVM异常检测的一个重要问题。
四、基于支持向量机的异常检测应用1. 网络安全领域网络安全领域是SVM异常检测的重要应用场景之一。
通过对网络流量、日志等数据进行异常检测，可以有效地发现网络攻击、恶意行为等威胁。
SVM在网络安全领域的应用具有较高的准确性和实时性。
2. 金融风险控制金融领域是另一个SVM异常检测的重要应用场景。
通过对金融交易数据进行异常检测，可以有效地发现欺诈行为、洗钱等风险。
SVM在金融风险控制中的应用可以帮助金融机构提高风险控制能力，降低损失。
基于主成分分析的异常检测算法研究
基于主成分分析的异常检测算法研究异常检测是数据挖掘领域的一个重要研究方向，它在各个领域都有广泛的应用，如金融风控、网络安全、工业制造等。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维方法，它可以将高维数据转化为低维空间并保留原始数据的主要信息。
在异常检测中，基于主成分分析的算法能够有效地发现异常样本并提供有用的信息。
本文将重点研究基于主成分分析的异常检测算法，并对其在实际应用中的性能进行评估和比较。
方法1. 数据预处理在进行主成分分析之前，需要对原始数据进行预处理。
常见的预处理方法包括缺失值处理、离群值处理和标准化等。
缺失值处理可以使用插补方法填充缺失值或者删除包含缺失值的样本；离群值处理可以使用统计方法或者距离度量等技术来识别和处理离群样本；标准化可以将不同尺度或者单位下的特征转化为统一尺度。
2. 主成分分析主成分分析是一种无监督学习方法，它通过线性变换将原始数据映射到新的低维空间。
在主成分分析中，我们需要计算数据的协方差矩阵，并通过对协方差矩阵进行特征值分解来获取主成分。
特征值表示主成分的重要性，特征向量表示主成分的方向。
我们可以根据特征值的大小选择保留的主成分数量，从而实现数据降维。
3. 异常检测基于主成分分析的异常检测算法可以通过计算样本在低维空间中的重构误差来判断样本是否异常。
重构误差是原始样本与其在低维空间中重构样本之间的距离或者差异度量指标。
如果重构误差超过设定阈值，则将该样本标记为异常。
4. 算法改进基于主成分分析的异常检测算法存在一些问题和局限性，如对非线性关系和高度相关特征处理不佳、对噪声敏感等。
为了改进算法性能，在实际应用中可以采取以下策略：引入非线性变换方法（如核PCA）来处理非线性关系；使用相关系数或者互信息等指标筛选特征；结合其他异常检测方法（如聚类、分类等）进行综合分析。
实验与评估为了评估基于主成分分析的异常检测算法的性能，我们使用了多个实验数据集，并与其他常用的异常检测算法进行了比较。
数据质量管理中的异常检测
数据质量管理中的异常检测数据质量是企业信息化建设中必不可少的关键环节。
随着数据规模的不断扩大，数据质量问题也越来越突出。
数据质量管理中的异常检测是保证数据质量的重要手段之一。
本文将从数据质量管理的概念入手，介绍异常检测方法的原理与应用，并结合实例分析异常检测在数据质量管理中的作用。
一、数据质量管理的概念数据质量是指数据所包含的信息与其真实、正确、可信程度的一致性，包括数据的完整性、准确性、合法性、时效性、一致性等多方面评价指标。
数据质量管理旨在维护数据质量，确保数据能够在企业的决策、管理和业务流程中得到正确的应用。
二、异常检测方法的原理与应用1.异常检测方法的原理异常检测是指对数据集中异常样本的识别与定位过程。
传统的异常检测方法主要有基于统计学的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
其中，基于统计学的方法主要是依据样本与正常数据的偏离程度来区分异常数据，包括极值检测法、方差分析法、正态分布法等；基于机器学习的方法则是利用机器学习算法对已有的数据样本进行训练，建立模型来识别异常样本；而基于深度学习的方法则是通过深层次神经网络的方法来识别异常数据。
2.异常检测方法的应用异常检测方法在实际应用中广泛应用于数据预处理、数据清洗、数据分析等领域。
在数据预处理中，异常检测可以帮助我们剔除无用或者无效的数据；在数据清洗中，异常检测可用于检测潜在的错误数据，如重复数据和缺失数据；在数据分析中，异常检测方法能够发现数据集中的异常点，为进一步研究和分析提供基础。
三、异常检测在数据质量管理中的作用数据质量管理中，异常检测可用于检测数据集中的异常情况，及时对数据进行修复和处理。
以下结合实例分析异常检测在数据质量管理中的作用。
举例一：销售数据异常检测某电商平台的销售数据中，有一些异常数据，如低于成本价的销售数据等。
这些异常数据会对决策人员的判断和决策产生影响，因此需要进行异常检测。
通过基于统计学的异常检测方法，我们可以快速识别出这些异常数据，并及时纠正和处理，确保数据的准确性和正确性。
大数据环境下的异常行为检测与预警系统
大数据环境下的异常行为检测与预警系统随着大数据技术的迅速发展和广泛应用，大数据环境下的异常行为检测与预警系统变得越来越重要。
这样的系统能够通过分析海量的数据，及时识别出异常行为，并采取相应的措施预警，从而帮助企业、机构和个人有效应对潜在的风险和威胁。
本文将探讨大数据环境下的异常行为检测与预警系统的原理、技术和应用。
一、异常行为检测的原理大数据环境下的异常行为检测主要依靠数据分析和机器学习技术。
系统首先收集大量的数据，包括用户行为数据、设备传感器数据、网络流量数据等，将这些数据进行预处理和清洗，然后应用数据挖掘技术，通过建立模型、训练和调优，识别出正常行为模式和异常行为模式。
一旦系统发现某个行为存在异常，就会触发预警机制，及时报警或采取其他应对措施。
二、异常行为检测的技术1. 数据可视化：通过将数据以图表、图像、地图等形式展示出来，可以帮助用户更直观地了解数据中的异常情况。
数据可视化可以提供直观的警示和预警信息，使用户更容易发现异常行为。
2. 统计分析：通过统计分析方法，可以对数据集进行描述性分析，例如计算各项指标、频率分布、相关性等。
统计分析可以帮助发现异常行为，并提供参考依据。
3. 机器学习：大数据环境下的异常行为检测可以应用机器学习算法进行模式识别和异常检测。
常见的机器学习算法包括聚类、分类、回归等。
通过训练数据集，系统可以学习到正常行为模式和异常行为模式，从而进行准确的异常行为检测和预警。
4. 异常检测模型：常用的异常检测模型包括基于规则的方法、基于统计的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法。
每种方法都有其优势和适用场景，根据具体的应用需求选择合适的模型。
三、异常行为检测与预警系统的应用大数据环境下的异常行为检测与预警系统在各个领域都有广泛的应用，如金融风控、网络安全、工业生产等。
1. 金融风控：异常行为检测与预警系统可以帮助金融机构及时发现潜在的欺诈行为、洗钱行为等风险，并采取相应的措施防范。
数据清洗和异常值检测的方法和应用研究
数据清洗和异常值检测的方法和应用研究一、引言数据清洗和异常值检测在数据分析过程中扮演着至关重要的角色，其作用是保证数据质量，提高分析结果的准确性和可信度。
数据清洗是指在数据采集、录入和存储过程中，对存在错误、缺失或不合理的数据进行处理的过程。
而异常值检测指的是在数据分析过程中，识别那些与一般模式显著不同的值，例如噪声、错误或异常点，以及其他异常值。
本文将详细介绍数据清洗和异常值检测的方法和应用研究。
二、数据清洗方法1. 数据清洗的步骤数据清洗的步骤包括数据检查、数据纠正、数据补全和数据删除。
（1）数据检查。
数据检查是在数据采集、录入和存储过程中，对存在错误、噪声和异常值的数据进行识别和诊断的过程。
主要检查数据的完整性、一致性、唯一性、精度和可用性等方面。
（2）数据纠正。
数据纠正是对数据中已经检查出来的错误进行直接修正或间接修正的过程。
直接纠正包括改正数据的拼写错误和类型错误，间接纠正则通过更复杂的方法进行数据矫正。
（3）数据补全。
数据补全是对数据中缺失数值的填补过程，包括常用的中位数填补和平均数填补等方法。
（4）数据删除。
数据删除是将数据集中确实太多的数据进行删除的方法，以保证数据集的完整性和准确性。
2. 数据清洗的工具和应用数据清洗工具和应用有很多，最常用的是Excel，SAS，R和Python等常用的数据分析工具，同时还有数据清洗软件，如OpenRefine和DataWrangler等。
这些工具都提供了丰富的数据处理函数和操作，以便于对数据进行快速、精确的清洗和分析。
三、异常值检测方法1. 异常值检测的定义异常值检测是对数据中的离群值或异常值进行查找和识别的过程。
异常值可以是由错误数据输入和随机噪声引起的，也可以是由于稀有事件和系统故障产生的。
在数据分析过程中，异常值的存在会增加数据集的复杂性，也会损害算法的性能，因此将异常值检测作为数据预处理的重要环节。
2. 异常值检测的方法常见的异常值检测方法包括基于统计学方法和基于机器学习方法等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
异常检测在数据预处理中的应用研究张海春(扬州大学机械工程学院,江苏扬州 225009)摘 要 现实应用中经常需要对过程数据采用支持向量机等技术进行分类预测,在分类预测模型的构建过程中,数据的有效性是一个很重要的方面。
本文针对目前数据清理的方法,提出了一种结构化的方法,应用到过程数据处理领域,并给出了这种方法应用前后支持向量分类器的预测性能的定量比较。
关键词 异常检测;数据预处理;数据清理;支持向量机中图分类号 F22 文献标志码 A 文章编号 1671-8100(2006)06-0032-03收稿日期:2006-07-12作者简介:张海春,男,助教,主要研究方向:机械工程,智能数据处理。
随着工业信息化的日益普及,工业生产过程中产生了越来越多的数据,利用这些数据来构建模型寻找隐含规律也越来越具有现实意义。
而收集的数据中经常有一些数据由于种种原因不正确,这些成为异常值或者野值,这必然会影响构建模型的准确性。
支持向量机是现今流行的一种分类器或者回归分析的工具,其采用最大间隔的思想进行两类数据的分类,并且采用该技巧可以非常方便地将原始空间中非线性可分的问题转化为经过一个映射后的特征空间中可能的线性可分问题,实现了训练误差和推广性能的平衡,所以支持向量机是一种非常有效的分类技术。
工业问题中也需要对数据进行分类,支持向量分类器就成为一种比较好的选择。
在采用支持向量分类器进行数据预测的过程中,数据的有效性必须得到保证,而原始数据的收集和工业过程紧密联系,难以修正,所以采用异常检测的思想对数据进行清理是一种很好的方法。
异常检测就是从数据中抽取出其中一些和大量数据相似程度不高的数据,即野值点。
现在存在各种异常检测的方法,例如单类支持向量机,支持向量数据描述,主成分分析等等,由于不存在一种适合各种数据的通用异常检测的方法,所以本文选取其中一种异常检测的方法进行数据清理的实验。
1 数据处理过程1.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘中的一个重要过程,由于收集的数据因种种原因,数据不完整,有噪声或者不一致,对这种“脏”数据的处理,将对后续的数据挖掘过程产生很大的影响,俗称“垃圾进,垃圾出”,也会产生不好的挖掘效果。
所以需要对数据进行清理,通过填写空缺值,平滑噪声数据,识别删除孤立点,并解决不一致来清理数据。
对清理后的“干净数据”进行处理,将会提高数据挖掘的效果和性能。
通常的数据清理主要包括格式标准化、异常数据清除、错误纠正以及重复数据的清除等几个方面,本文侧重对异常数据清除和纠正,发现数据中的野值点,采用数据均值替代或者忽略两种方法进行处理。
1.2 异常检测异常检测的方法主要有两个方面,一方面采用统计方法,另一方面采用人工神经网络的方法。
基于统计方法的异常检测对数据进行统计建模,常用的统计模型中的参数主要有事件发生的数量和间隔时间,资源的消耗情况等。
如果某个观测背离了日常的观测,则其很有可能是异常。
统计方法的优点是可以从观测中进行学习,具有较高23工程技术武汉船舶职业技术学院学报 2006年第6期的检出率和可用性,并且具有很好的统计解释。
采用神经网络的方法是指将前面的观测数据作为输入,是否异常是模型的输出,尽管这种方法也比较有效,但是对异常的解释不清楚,所以统计学习的方法是异常检测的主流方法。
1.3 支持向量机支持向量机是从线性可分情况下的最优分类方面发展而来的,也是统计学习理论中最实用的部分,其基本思想可用图1的二维情况说明。
图1中,实心点和空心点代表两类样本,H 为分类超平面,H 1,H 2分别为过各类中离分类超平面最近的样本且平行于分类超平面的平面,它们之间的距离叫做分类间隔(margin )。
所谓最优分类面就是要求分类面不但能将两类正确分开(训练错误率为0),而且使分类间隔最大,距离最优分类超平面最近的向量称为支持向量。
图1 线性可分情况下的最优分类面设样本为n 维向量,某区域的k 个样本及其所属类别表示为:(x 1,y 1),…,(x k ,y k )∈R n ×{±1}(1)超平面H 表示为w ・x +b =0(2)显然,式(2)中w 和b 乘以系数后仍满足方程。
不失一般性,设对所有样本x i 满足下列不等式:w ・x i +b ≥1 若y i =1w ・x i +b ≤-1 若y i =-1 该问题可以表示为如下的优化问题:min 12‖w ‖2s ・t y t (w ・x 1+b )≥1(3) 在非线性可分情况下,可以通过对原始输入样本采用一个半正定的非线性映射,将其映射到一个更高维的特征空间中,在这个特征空间中原来的非线性可分问题可能是一个线性可分问题。
并且在特征空间中两个向量的内积通过一个核函数来替代,这样在高维空间的内积问题转化为输入空间的核函数的计算问题,从而避免了维数灾难。
2 预测模型设计对过程数据进行建模的过程中,可以分为收集数据、数据预处理、模型进行训练、测试模型的预测性能等几个部分。
2.1 数据收集开始一个模型设计之前,首先要熟悉问题,对真实问题的熟悉,会有助于建模人员利用直觉来做各种判断。
收集数据之前对数据的可用性、格式以及分布、变量的重要性和趋势等方面进行了解,有助于数据的充分利用。
2.2 数据清理数据清理主要对空缺值、噪声以及野值点进行处理。
对空缺值可以通过忽略该观测元组、人工填写空缺值以及自动使用固定值、均值或者最可能值填写空缺值。
对噪声数据可以采用平滑技术去除噪声。
2.3 异常检测对观测数据进行统计建模,可采用基于密度的方法或者基于相似度的方法来进行异常检测。
本文采用支持向量数据描述来进行异常检测,通过发现一个最小球包含尽可能多的观测,该方法可通过以下优化问题来描述:mi n R ,aR 2s ・t (x 1-a )2≤R2(4) 野值点由于其距离球心距离较远,可以通过(4)式中的条件来进行判断,如其距离球心的距离大于半径R 则判为野值点,否则就是正常观测。
2.4 数据纠正当一个数据被发现是不正确的,可以有几个选择。
可以将其从数据集中删除,如果数据集中存在大量的样本,只有少数样本是异常,这是可以接受的;但是如果数据量本来就很少,须用一个正确的近似样本来替代,也可以咨询有关专家采用合适的样本来替代。
33异常检测在数据预处理中的应用研究 张海春3 实验3.1 数据描述Bupa肝功能异常数据来自UCI的机器学习数据库,其由345个数据样本构成,每个样本由7个属性构成,其中前5个是血液检查指标,分别是:平均红细胞体积、碱性磷酸酶、谷丙转氨酶、天冬氨酸转氨酸、γ-谷氨酰转肽酶,第6个是每天饮用半品脱酒精饮料的数量,第7个是标号肝脏异常还是无异常。
3.2 异常检测采用支持向量数据描述进行异常检测,本文采用十轮重复并将每次的半径进行求平均值得到超球的半径,10次的球心求均值得到超球的球心。
最后将样本逐一进行检测,如其在超球的外部,则判为野值,否则为正常样本,将训练样本的拒绝比例定为0.05,即边界支持向量的比例下限。
3.3 实验结果经过数据清理前后的比较,可以发现采用异常检测数据清理后的分类器预测性能有了较大的提高。
在数据清理前,本文采用高斯核,对两类数据都一半训练,一半测试,并将核带宽设置为3,训练正样本的拒绝比例定为5%,在测试集上的分类准确率为63.3%。
在数据清理后,去除了一些在超球外的样本,共计去除了23个样本,在剩下的样本集上,一半训练,一半测试,参数和数据清理前相同,在测试集上的分类准确率为76.6%。
4 结 论本文通过异常检测方法进行数据清理,检测出数据中异常野值点,采用最简单的剔除法进行数据修正,取得了较好的效果。
这种方法不仅这一个数据集有效,同样适用于其他数据集。
参 考 文 献1 David M.J.Tax.Support Vector Data Description[J].Ma2 chine Learning,2004(54):45～66.2 Victoria J.Hodge,Jim Austin.A Survey of Outlier Detection Met hodologies[J].Artificial Intelligence Review,2004(22): 85～126.3 李国正.支持向量机导论[M].电子工业出版社,2004.4 Richard S.Forsyt h.Bupa liver disorders dataset:UCI Repos2 itory of machine learning databases[CB/OL],http://www./～mlearn/ML Repository.ht ml,1998.Application and R esearch on Outlier Detection in Data PreprocessingZHANG H ai2chun(Mechanical Engineering Instit ute of Yangzhou U niversity,Yangzhou225009,China)Abstract:People often perform data classification and p rediction wit h support vector machine in real p rocess.Data validation plays a very important role in t he predicting model.This pa2 per gives out state2of2t he2art met hods of data cleaning,and p resent s a st ruct ural met hod and applies to p rocess data processing,and compares t he result s of Support vector classifier be2 fore and after t he p ropo sed met hod is adopted.K ey w ords:outlier detection;data p reprocessing;data cleaning;support vector machine(责任编辑:谭银元) 43武汉船舶职业技术学院学报 2006年第6期。