基于聚类分析局部离群点挖掘改进算法的研究与实现

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基于数据场的改进LOF算法

基于数据场的改进LOF算法MENG Haidong;SUN Xinjun;SONG Yuchen【摘要】LOF(Local Outlier Factor)是一种经典基于密度的局部离群点检测算法,为提高算法的精确度,以便更精准挖掘出局部离群点,在LOF算法的基础上,提出了一种基于数据场的改进LOF离群点检测算法.通过对数据集每一维的属性值应用数据场理论,计算势值,进而引入平均势差的概念,针对每一维度中大于平均势差的任意两点在计算距离时加入一个权值,从而提高离群点检测的精确度,实验结果表明该算法是可行的,并且拥有更高的精确度.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)003【总页数】5页(P154-158)【关键词】数据挖掘;局部可达密度;数据场;平均势差;局部离群因子【作者】MENG Haidong;SUN Xinjun;SONG Yuchen【作者单位】【正文语种】中文【中图分类】TP311;TP181 引言在数据挖掘领域中，离群点检测是一个非常重要的研究方向，关注的数据对象是不同于正常情况的异常数据，这些数据不同于预期对象，只在数据集中占有极其稀少的比重。

离群点检测最早的定义由Hawkins提出：“异常是在数据集中与众不同的数据，使人们怀疑这些数据并非随机产生的，而是产生于完全不同的机制”。

在实际应用中，离群点检测已经在多个领域中取得了成功，如欺诈检测、公共安全、图像处理、工业损毁检测等[1]。

离群点检测大致可以分为以下几类[2-12]：基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法。

文献[5]提出了一种基于多重聚类的方法；文献[6]提出了基于K-means的数据流方法；文献[7]提出了基于粗约简和网格的方法；文献[8]提出了基于混合式聚类算法的方法。

LOF（Local Outlier Factor）算法[9-12]是一种基于密度的方法，该方法将一个表征数据离群程度的局部离群因子赋予每个数据对象，根据局部离群因子的数值来确定离群点。

一种基于局部异常因子（LOF）的k-means算法

一种基于局部异常因子（LOF）的k-means算法陈静;王伟【摘要】聚类分析算法是数据挖掘技术的一个重要分支，目前其研究已经广泛应用于教育、金融、零售等众多领域并取得了较好的效果。

本文结合了基于划分和密度的聚类思想，提出了一个适用于挖掘任意形状的、密度不均的、高效的聚类算法。

%Cluster analysis is an important research field in data mining,at present,the research has been applied to the financial, retail and other fields, and have achieved good results.This paper studied partition and density clustering algorithm, proposed a new algorithm which is suitable for mining arbitrary shape and uneven density.【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2016(000)012【总页数】2页(P60-61)【关键词】数据挖掘;聚类算法;局部异常因子【作者】陈静;王伟【作者单位】青岛职业技术学院，山东青岛，266555;青岛职业技术学院，山东青岛，266555【正文语种】中文随着数据挖掘技术应用领域越来越广泛，聚类分析也接受着各种严峻的“考验”：处理的数据类型的多样化，对大数据集进行高效处理的迫切需求，对任意形状聚类的有效识别等等。

这些都要求聚类算法能够具体高效、灵活等特点，因此，寻求一个高效、灵活的聚类算法，是研究人员的当务之急。

聚类分析方法是数据挖掘技术应用最广泛的算法之一。

在机器学习领域，聚类分析算法属于无指导型学习算法。

给定一组对象，聚类分析自动地将其聚集成k个集群，每个集群中的对象具有极高的相似度，而属于不同集群的对象间的相似度很低。

去除离群点的方法

去除离群点的方法
去除离群点是数据预处理过程中的一个重要环节，对于数据挖掘、机器学习等领域的研究者来说尤为重要。

离群点是指与其它数据点有显著差异的数据点，可能是数据记录错误、异常行为或者是真正的极端事件。

去除离群点的方法有很多种，以下是几种常用的方法：
1. 箱线图方法：基于数据的四分位数，将数据分为四个部分。

箱线图能够较好地显示数据的分布情况，对于离群点的识别和去除非常有帮助。

2. 基于聚类的方法：聚类算法可以将数据点分为不同的簇，离
群点通常会被单独分为一个簇。

因此，可以通过聚类算法识别并去除离群点。

3. 基于距离的方法：可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离等方
法计算数据点之间的距离，通过设定一个距离阈值来判断数据点是否为离群点。

4. 基于统计学方法：例如Z-score方法，计算每个数据点与其
它数据点的差异，并将其转换为标准差的形式。

通过设定一个阈值，可以识别和去除离群点。

总之，去除离群点是数据预处理中非常重要的一步，需要根据具体问题选择合适的方法。

- 1 -。

高维数据离群点挖掘方式改进研究

高维数据离群点挖掘方式改进研究摘要：对高维数据离群点降维方法进行研究，从而提高挖掘算法的准确度以及挖掘的速度。

针对传统的离群点挖掘算法对于高维数据的不适用性，提出了基于属性的局部离群点挖掘算法，该算法以局部线性嵌入降维算法为基础，利用研究对象的特征属性和环境属性来实现降维的目的。

实验证明，该方法可以通过约简对象属性的方式达到降维的目的，相比于传统算法更为有效。

关键词：高维数据；离群点；数据挖掘；降维中图分类号：tp311.13 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 04-0000-021 引言信息技术的发展，从本质上说是产生和发展了各种对数据进行分析与处理的理论及实践方法。

随着数据量的不断增加，对海量数据进行处理已经成为了热点研究领域。

对数据库中大量数据进行分析，主要采用的是数据挖掘的方法。

数据挖掘主要是对大量具有噪声的不完整数据进行处理，从而发现数据之间存在着的隐含关系。

数据挖掘被分为四种类型[1]，分别是发现数据之间的依赖关系、判定数据的不同类别、描述数据类别、离群或异常的数据挖掘。

离群点检测的主要目的是在海量的数据中研究少部分异常数据对象，从而找出它们的数据模式和隐含的信息。

若离群数据点不是由于误差造成的，则其往往含有较大的信息量，有可能每一个离群点都可以包含一个不同的数据规则模式，因此，对离群点的研究意义较大，已经在网络入侵检测、电子商务犯罪、灾害气候预报等各个领域有了成功的应用和案例。

2 研究现状及存在的问题离群点挖掘算法在发展的过程中，逐步形成了五类处理方式，分别基于不同的理论方法，包括统计学、距离、深度、聚类和密度[2-4]。

2.1 统计方法挖掘离群点基于统计的方法挖掘离群点出现得较早，其过程是先研究数据集对象的分布特征，并构建出分布的概率模型，再对每一个数据对象进行计算，得到不符合该模型的离群点。

这一方法较为简单，在建立了概率模型后，可实现对新增数据的检验，而不需要再存储其他数据信息。

基于改进K均值聚类的异常检测算法

基于改进K均值聚类的异常检测算法
左进;陈泽茂
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2016(0)8
【摘要】通过改进传统K-means算法的初始聚类中心随机选取过程,提出了一种基于改进K均值聚类的异常检测算法.在选择初始聚类中心时,首先计算所有数据点的紧密性,排除离群点区域,在数据紧密的地方均匀选择K个初始中心,避免了随机性选择容易导致局部最优的缺陷.通过优化选取过程,使得算法在迭代前更加接近真实的聚类类簇中心,减少了迭代次数,提高了聚类质量和异常检测率.实验表明,改进算法在聚类性能和异常检测方面都明显优于原算法.
【总页数】4页(P258-261)
【作者】左进;陈泽茂
【作者单位】海军工程大学信息安全系武汉430033;海军工程大学信息安全系武汉430033
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于改进K均值聚类的入侵检测算法研究 [J], 何明亮;陈泽茂;黄相静
2.改进K均值聚类的海洋数据异常检测算法研究 [J], 蒋华;武尧;王鑫;王慧娇
3.基于改进K-means的电力数据异常检测算法 [J], 吴蕊;张安勤;田秀霞;张挺
4.一种基于改进支持向量机的异常检测算法 [J], 詹琉
5.一种改进的基于单高斯模型的红外异常目标检测算法 [J], 宋珊珊;翟旭平
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基于离群点检测的K-means算法

基于离群点检测的K-means算法冷泳林;张清辰;赵亮;鲁富宇【摘要】K-means算法以其简单、快速的特点在现实生活中得到广泛应用。

然而传统K-means算法容易受到噪声的影响，导致聚类结果不稳定，聚类精度不高。

针对这个问题，提出一种基于离群点检测的K-means算法，首先检测出数据集中的离群点，在选择初始种子的时候，避免选择离群点作为初始种子。

然后在对非离群点进行聚类完成后，根据离群点到各个聚类的距离，将离群点划分到相应的聚类中。

算法有效降低离群点对K-means算法的影响，提高聚类结果的准确率。

实验表明，在聚类类别数给定的前提下，在标准数据集UCI上该算法有效降低离群点对K-means算法的影响，提高了聚类的精确率和稳定性。

%K-means algorithm is widely used in real life for its simple and rapid characteristics .However , traditional K-means algorithm is affected by outliers , leading to the instability of the clustering results and low accuracy of the clustering .For this problem , the paper proposes a novel K -means algorithm based on outliers detection .The presented algorithm firstly detects outliers from the given dataset , which can avoid selecting outli-ers as the initial seed .After clustering all the objects which are not outliers , the algorithm allocates every outlier to the corresponding cluster according to distance between the outlier and different clusters .The presented algo-rithm reduces the impact of outliers on traditional K -means algorithm and improves the clustering accuracy .For the given number of categories of the clusters and in the standard UCI data sets ,the experimental results indicate that thealgorithm is effective , reduces the influence of outlier on the K -means algorithm , improving the accura-cy and stability of the cluster .【期刊名称】《渤海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】6页(P34-38,48)【关键词】聚类;K-means算法;离群点;UCI数据集【作者】冷泳林;张清辰;赵亮;鲁富宇【作者单位】渤海大学高职学院，辽宁锦州 121001; 大连理工大学软件学院，辽宁大连 116621;大连理工大学软件学院，辽宁大连 116621;大连理工大学软件学院，辽宁大连 116621;渤海大学高职学院，辽宁锦州 121001【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成多个类的过程，即“物以类聚，人以群分”.聚类是数据挖掘中的一类重要技术，是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段.它将数据对象分组成为多个类或簇，使得同一簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别很大〔1〕.聚类已经广泛应用于模式识别、空间数据分析、经济学等领域.聚类分析既可以作为单独的工具发现数据集中隐含的相关知识，又可以作为其他数据挖掘分析方法的预处理过程，其已经成为数据挖掘领域的一个重要的研究方向.目前常用的聚类算法包括划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等.其中，基于划分方法思想的K-means算法以其简单、快速并有效处理大规模数据等诸多特点，成为现实应用最为广泛的聚类算法.K-means算法〔2，3〕适合聚类大型数据集,特别是当样本分布呈现类内团聚状时，可以达到很好的聚类结果.但是，在有噪声数据影响时，K-means聚类算法结果易受初始聚类中心影响，导致聚类结果不稳定.K-means算法过度依赖初始条件的缺点影响了该算法的聚类效果并制约了其应用范围.当前许多学者致力于改进K-means算法的聚类中心选取方法，如基于均值-标准差选取方法〔4〕，基于近邻密度选取方法〔5〕, 基于密度参数的选取方法〔6〕等，然而这些算法没有充分考虑离群点对聚类的影响，导致最后聚类精度提高不明显.针对这个问题，本文提出一种基于离群点检测的K-means算法，算法将离群点检测引入传统K-means算法，首先检测出数据集中的离群点，在选择初始种子的时候，避免选择离群点作为初始种子.在对非离群点进行聚类完成后，根据离群点到各个聚类的距离，将离群点划分到相应的聚类中.算法有效降低离群点对K-means算法的影响，提高聚类结果的准确率.实验表明，在聚类类别数给定的前提下，通过标准UCI数据库进行实验比较，在保留噪声数据的同时，该算法有效提高聚类精度.1 相关理论和技术1.1 基于距离的离群点检测离群点是指明显偏离数据集中其他数据对象的数据点，人们怀疑这些点是由不同机制产生的〔7〕.离群点检测是数据挖掘领域中的一项重要挖掘技术.它可以发现数据集中小部分偏离了大多数数据行为或数据模型的异常数据.目前常用的离群点检测方法包括基于统计分布、基于距离、基于密度和基于偏差等方法〔8〕.其中，基于距离的离群点检测方法无需了解数据集的分布模型，适用于任何可以计算对象间距离的数据集，而且计算简单，因此本文采用该算法检测离群点.如果对象o在数据集S〔9〕中有大于p部分的对象与它的距离都大于d，那么就将对象o称为数据集S上的DB(p,d)离群点.基于距离的离群点的定义适用于任意维度的数据集，其中参数p表明与离群点的距离大于d的对象所占数据集的最小比例〔10〕.基于距离的离群点检测方法可以简便的定制对象间的距离函数，欧氏距离计算函数就是其中的一种.欧氏距离的定义如下：其中m为数据对象的维(属性)数，xij表示第i个对象的第j属性的值.基于距离的离群点检测算法主要步骤如下：1.随机选取一个数据对象.2.计算其他数据对象与选取的数据对象间的欧氏距离，如果与之距离大于d的数据对象的比例大于p，则判定该数据对象为离群点.3.选取下一个不重复数据对象.4.重复2，直到所有数据对象都被选到.1.2 传统K-means算法传统K-means算法的基本思想是〔11〕：随机地选择k个对象，每个对象初始代表了一个聚类中心；对剩余的每个对象根据其与各个聚类中心的距离，将它赋给最近的聚类；然后重新计算每个聚类的平均值，作为新的聚类中心.不断重复这个过程，直到准则函数收敛.收敛函数E定义为：其中：E是数据集所有对象与它所在的聚类中心的平方误差的总和，E越大说明对象与聚类中心的距离越大，聚类内的相似度越低，反之E越小说明聚类内的相似性越高. 为聚类内的一个数据对象；是聚类Ci的聚类中心，k是聚类个数，Ci是第i个聚类.K-means算法步骤如下：1.随机选择k个数据对象，每个对象作为初始聚类中心.2.计算每个数据对象与聚类中心的距离，根据距离将对象划分到距离最近的聚类.3.重复计算每个聚类中对象的平均值，更新聚类中心.4.重复2和3，直到准则函数E收敛.2 基于离群点检测的K-means算法基于离群点检测的K-means算法的基本思想是：首先利用基于距离的离群点检测方法检测数据集的离群点，然后在非离群点中随机选择k个数据点作为聚类的初始种子，利用传统K-means算法对非离群点进行聚类，最后将离群点划分到相应到聚类中.算法的思想如图1所示.图1 基于离群点检测的K-means算法算法具体步骤如下：1.随机选取一个数据对象.2.计算其他数据对象与选取的数据对象间的欧氏距离，如果与之距离大于d的数据对象的比例大于p，则判定该数据对象为离群点.3.选取下一个不重复数据对象.重复2，直到将所有离群点检测出为止.4.在非离群点中随机选取k个数据对象作为初始聚类种子.5.计算每个非离群点数据对象与聚类中心的距离，根据距离将对象划分到距离最近的聚类.6.重复计算每个聚类中对象的平均值，更新聚类中心.7.重复5和6，直到准则函数E收敛.8.计算每个离群点数据对象与聚类中心的距离，根据距离将其划分到最近的聚类. 算法描述如下：输入：n个数据对象集S 和聚类数k;输出：k个聚类中心Zj及k个聚类数据对象集合Cj;Beginfor r=1 to n //取数据集S中的各个数据对象begincount=0;for any q!=r //数据集中除了当前对象的其他对象beginend//离群点集A={a1,a2,...,ai}；M=S-A; //在S中去除数据集A中的数据对象，生成数据集M；k_means( M , k ); //执行传统的K_means算法；for r=1 to i dobeginfor q=1 to jEnd.3 结果与分析本文将传统的K-means算法和基于离群点检测的K-means算法进行实验对比.为了测试本文算法的有效性，实验选择专用于测试聚类算法性能的UCI数据库中的Iris数据集，Diabetes数据集和Wine数据集作为实验数据集.分别用传统聚类算法与本文提出的算法对3组数据集进行测试.本文实验环境为：CPU为E4500(2.20 GHz)、内存为1.99 GB、操作系统为Windows XP，编程语言为Java.实验结果一：随机选择一批数据分别利用传统K-means聚类算法与本文改进的K-means算法对其进行聚类，结果示意图如图2所示.图2 聚类结果示意图由图2可知，传统K-means算法没有充分考虑离群点的影响，导致最后聚类结果不精确.本文在选择初始聚类中心时，避免选择离群点作为初始聚类中心，首先对非离群点进行聚类，最后根据离群点到与各个聚类的距离将其分配到相应的聚类中.本文有效避免离群点对聚类结果的影响，聚类精度高于传统K-means算法.实验结果二：利用传统K-means算法与本文改进的K-means算法分别对3组数据进行6次实验，对实验结果进行统计，平均准确率如表1所示.表1 传统K-means算法与本文算法聚类平均精度比较IrisDiabetesWine传统k-means算法0.79530.61880.9563本文算法0.83090.64840.96716次实验准确率统计曲线如图3所示.Iris聚类结果曲线 Diabetes聚类结果曲线Wine聚类结果曲线图3 实验结果统计曲线从表1与图3可以看出，传统K-means算法的最高准确率与本文算法的平均准确率接近，但平均准确率明显低于本文改进的K-means算法.另外，传统K-means算法容易受到噪声影响，导致聚类结果不稳定，当不选择离群点作为初始种子时，聚类结果较好，否则聚类效果很差.本文避免选择离群点作为初始种子，因此聚类效果稳定，聚类精度高于传统K-means聚类算法.4 结论聚类分析是数据挖掘领域中常用的数据分析方法，目前聚类分析的主流方法有很多，其中基于划分的K- means算法以其简单、快速并有效处理大规模数据等诸多优点，成为最经典并应用最广泛的聚类方法之一.然而传统K-means算法容易受到离群点的影响，导致聚类结果不稳定、聚类精度低，影响了该算法的聚类效果并制约了其应用范围.本文针对这个问题提出基于离群点检测的K-means算法，将离群点检测引入传统K-means算法，避免选择离群点作为初始聚类中心.在对非离群点进行聚类之后，根据离群点到各个聚类的距离，将其分配到相应的聚类之中.实验结果表明，算法在聚类精度上明显高于传统K-means算法.参考文献:【相关文献】〔1〕Stalling W. Operating systems: internals and design principles(4th Edition)〔M〕.New Jersey, Prentice-Hall, 2001.〔2〕MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations〔C〕. Proceedings of the 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. Berkeley: University of California Press, 1967.〔3〕张玉芳，毛嘉莉，熊忠阳. 一种改进的K-means算法〔J〕. 计算机应用, 2003,8(23)：31-34. 〔4〕张文君，顾行发，陈良富，等. 基于均值-标准差的K均值初始聚类中心选取方法〔J〕. 遥感学报,2006,10(5)：715-721.〔5〕Shehroz S Khan, Amir Ahmad. Cluster center initialization algorithm for K-Means clustering〔J〕. Pattern Recogintion Letters(S0167-8655),2004,25(11):1293-1320.〔6〕韩凌波，王强，蒋正锋，等. 一种基于改进的K-means初始聚类中心选取算法〔J〕. 计算机工程与应用,2010,46(17)：150-153.〔7〕Elio L, Edgar A. Parallel algorithms for distance-based and density-based outliers 〔C〕.Proc of International Conference on IEEE. 2005: 767-776.〔8〕Kriegel H P, Schubert M, Zimek A. Angle-based outlier detection in high-dimensional data〔C〕. Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. ACM,2008:444-452.〔9〕张秀梅，王涛.模糊聚类分析方法在学生成绩评价中的应用〔J〕. 渤海大学学报：自然科学版,2007,28(2)：169-172.。

聚类分析的算法优化与改进

聚类分析的算法优化与改进近年来，随着大数据技术的发展和普及，聚类分析被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、物流等。

聚类分析是将一组相似的数据样本归为一类，不同类别的数据样本之间的相似度较低，同一类别的数据样本之间的相似度较高。

聚类分析的目的是在大量数据样本中寻找数据样本之间的关联性，发现隐藏在样本背后的规律性和特征。

然而，在聚类分析的实际应用中存在一些问题。

例如，聚类结果不稳定、计算效率低下等。

这些问题的出现，往往是由于聚类算法本身的缺陷造成的。

因此，优化和改进聚类算法是非常必要的。

首先，聚类算法的优化可以从数据预处理方面入手。

通常，聚类算法应该在数据预处理后进行。

例如，对于缺失数据的处理，可以采用插值、删除或替换等方法。

对于异常值的处理，可以采用离群点处理方法。

对于数据归一化，可以采用标准化或缩放等方法。

其次，聚类算法的优化也可以从相似度度量方面入手。

通常，相似度度量指的是聚类算法采用的距离度量方法。

常见的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。

每种距离度量方法有其特点和适用的场景。

选择合适的距离度量方法对聚类算法的效果至关重要。

最后，聚类算法的改进可以从聚类结果的评估方面入手。

通常，评估聚类结果需要采用有效性指标，例如轮廓系数、DB指数、Dunn指数等。

这些指标可以用来评估聚类结果的准确度和稳定性。

通过评估聚类结果，可以不断改进聚类算法，提高算法的准确性和稳定性。

综上所述，聚类算法的优化和改进可以从多个方面入手，例如数据预处理、相似度度量和聚类结果评估。

在实际应用过程中，我们应该根据具体的场景和需求选择合适的优化和改进方法，以达到最好的聚类效果。

基于聚类的离群数据挖掘技术在线损自动生成系统数据预处理中的应用

。，，。，
。
二
、
分割聚类算法
分割聚类算法通过对
一
。
，
个局部或全局
的目标函数寻优
分
‘
，
机性和不确定性因素有的时候还常常会出现部分时段的历史数据缺失这些不确
，。
，
如： k
k
—
—
m e a n s
把数据分割成若干部 k m e d o i d s 算法
，，
、
一
含有噪音的数据进行挖掘
。
，
分析其
，
一
一
、
。
、
、
，
，
、
，
。
中的有用信息常用的离群数据挖掘算法主要有基于类的方法和基于统计的方法聚基于统计的典型算法有鲁棒回归法状态估计法等基于统计的方法主要依赖于扫描数据的分布类型分布参数及其异常数据的类型等而且极不适用于多维数据库在实际工作中我们无法清楚地了解每个数据的分布情况这就需要我们通过多次试验来确定因此算法的效率将受到严重影响因此我们在线损自动生成系统
。
g
，
简
称离群挖掘 )是数据挖掘的重要内容本文即针对电力系统的基本特征将离群数据

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（ｃｏｌｆＣｍｕｅＳｉｃａｄＴｃｎｌｇ，ｎｅｎｅｏｏｙＤｎｈａＵｉｓｙＳａｇａ１２Ｃｉｒｅｈｅｉ２ａ）
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ
ＤｔｎｎＬｃｕｌｒｆｃｏＫ・ｉｔｎｅｎｉｈｏｒＣｕｔｒａａｙｉａａｍｉｉｇｏａｏｔｅｔｒｌｉａｄｓｃｅｇｂｕｌｓｎｌｓｓａｅ
而且还能更好地达到解析目的。关键词数据挖掘局部离群因子Ｋ－离邻域聚类分析距
ＯＮＭＰＲｏＶＥＤＩＡＬＧｏＲＩＴＨＦＯＲＬｏＣＡＬｏＵＴＬＩＥＲＩＮＧＭＮＩＢＡＳＥＤｏＮＣＬＵＳＴＥＲＡＮＡＬＹＳＳＡＮＤＴＳＩＰＬＥＭＥＮＴＡＴＩＩＩＭｏＮ
ｐｓｅｇｒｆｏｄｔｓｔｏｕｏａｉａｅｃｌｅｔｎｙｔｍｆｒｉｔａｉｔｔｔｅｉａｓｎｅｗａａｅｆａｔｍｔｃｆｒｏｌｃｉｇｓｓｅｏａｌｒｎｓｔｈａｈｍｐｒｖｄｌｏｔｍａｎｍｉｅｏｔｔｕｌｅｓｄｓｒｉｔｅｌｏｅａｇｒｈｃｎｕｈｅｏｔｉｒｅｅｖｎｇａｔｎ— ｉｔｏｒｆｅｔｖｌａｄｃｎａＳｃｅｅｔａｓｎｉｅｔｒｉｎｍｏｅｅｆｃｉｅｙ，ｎａｌＯａｈｉｖｈｅｐｒｉｇａｍｓｂｔｅ．
ｔｉｅｃｏ．ｔＬｃｌｕｌｒａｔｒｄｅｎｔｎｆｒｕｌｒｆａｂｅｔａｇｅｔｅｌａｕａｏｅｕｒａｃｌＩｔｅｍｓｎｄｔｔｎｅ．ｏａｏｔｅｃｒｉａｇａｅｆｉｏｔｅｏｔｏｊｃ，ｒａｄａｃｃｌｔｎｉｒｉｄｔｃｕ￣ｅａｏｅｉｃｉｆｏｓｄｉｉｏｏｉｄａｌｉｓｑｅｏｌｌｈ
ｔｅｃｓｒｎｌｓｋｎａｒｐｏｅｓｇｌａｏｔｅｃｒａｅｃｌｌｅｎｙｏｅｄｔｏｊｃｕｏｕｔｒＳｅｔｅｌａｕｈｌｔａｉｉｔｅｓｐｅｒｃｓｉ，ｃｌｕｌｒａｔｓｒａｕａｄｏｌｆｒｈａａｂｅｔｏｔｆｌｓ，Ｏｇａｄａｃｌ — ｕｅａｙｓｓａａｎｏｉｆｏｃｔｔｓｃｅａｒｃｌｉｖｉｅｎ－ｉａｃｅｇｂｕｓｓａｃｅｆａａ３ｊｃａｅｉｐｏｅ．ｔｓｐｏｅｏｅｓｌｉｇｄｔａｄｔｅｅｐｒｅｔｏａｏｉａｏｄａｄｋｄｓｎｅｎｉｈｏｒｅｒｈｓｏｄｔｂｔｒｍｒｄＩｉｒｖｄｆｍｔｉａｎａｎｘｅｉｎｓｆｔｎｓｄｔｅｖｒｈｍｕｔａｈｍ
ＡｂｔａｔｓｒｃＯｔｅｅｅｔｎｉａｍｐｒｎｌｏｔｍｉａａｍｉｉｇｆｒａｐｉａｉｎｕｈａｒｎｌａｔｉｅ ’ ｅｅｔｇａｄｎｔｒｎｕｌｒｄｔｃｉｓｌｉｏｔｔｇｒｈｎｄｔｎｎｏｐｌｔｓｓｃｓｃｉａｃｉｔｓｄｔｃｉｎｅｗｏｋｉ・ｉｏｌａａｉｃｏｍｉｖｉｎ
第２７卷第１期１
２１００年１１月
计算机应用与软件
ＣｏｐｔｒＡｐｐｉａｉｎｎｏｗａｅｍｕｅｌｔｏｓａｄＳｆｒｃｔ
Ｖｏ．７Ｎ０１ｌ１２．
ＮＯＶ．２００１
基于聚类分析局部离群点挖掘改进算法的研究与实现
ｌｃｌｕｌｒｆｄｔｂｅｔ．ｍｐｏｅｌｏｉｍｏｃｌｏｔｅｎｎａｅｎｃｕｔｒａａｙｉｉｍｐｅｎｅｎｔｉｐｐｒｉｈｃｏａｔｅｓｏａａｏｊｃｓＡｎｉｒｖｄａｇｒｈｆｒｌａｕｌｒｍｉｉｇｂｓｄｏｌｓｅｎｌｓｓｉｌｍｅｔｄｉｈｓａｅ，ｎｗｉｈｏｉｔｏｉｓ
赵战营成长生
（华大学计算机科学与技术学院东上海２１２）０６０
摘要
对于犯罪检测、网络入侵检测等应用，离群点检测是数据挖掘的一种重要算法。局部离群因子是对数据对象离群点的程
度定义，计算所有数据对象局部离群因子需要大量计算。一种基于聚类分析局部离群点挖掘改进算法得以实现，此改进算法以聚类
分析为预处理，只对聚类之外的数据对象计算局部离群因子，免了大量计算，避并改进了对数据对象ｋ距离邻域的求解。通过仿真
数据和轨道交通ＡＣａｔｔｒｃｌｃｉｙｔｍ）充数据的实验，实此改进算法不仅能更高效地挖掘出值得关注的离群点，Ｆ（ｕｍａｃａｅｏｅｔｇｓｓｏｉｆｌｎｅ客证