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1.
张洁玲 《福建工程学院学报》2017,(6):591-596
针对传统离群点检测算法的局限性进行研究,利用数据对象之间的相邻关系,提出了一种基于密度和距离相结合的离群检测算法,该算法解决了基于距离的离群检测算法不能准确识别局部离群点的问题,有效避免由于稀疏和密集簇过于邻近的而出现离群点误判的情况。通过在人工模拟数据及真实数据集上的实验测试证明改进算法的可行性,该算法能更有效地检测出数据集中的离群对象。 相似文献
2.
刘祥新 《湖北第二师范学院学报》2012,(2):84-86
离群数据检测是找出与正常数据不一致的数据。学生评教中由于某种原因,会出现一些评教噪声数据。针对学生评教中噪声数据的特征,提出了一个基于熵值距离的离群点检测算法,该算法通过比较每个数据点所对应的熵值和整个数据集的熵值,来判断数据点的离群程度。仿真结果表明该算法对学生评教中出现的噪声数据具有较好的过滤效果。 相似文献
3.
《实验室研究与探索》2020,(2):28-33
为降低风电场的运营成本和提高设备维护效率,提出了基于离群点检测和PSO-BP的风速预测模型。将基于距离和统计学的离群点检测方法结合,并通过分组剔除风速数据中的异常值;然后利用小波阈值去噪算法对风速数据进行去噪;最后使用粒子群算法优化后的BP神经网络进行预测。仿真结果证明,改进的离群点检测方法和小波阈值去噪降低了风速数据的波动性和随机性;对于3组不同风速数据,基于离群点检测和PSO-BP预测模型的预测精度均高于其他对比模型。 相似文献
4.
为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率,在分析了传统的离群数据挖掘算法优点和缺点的基础上,提出了一种离群点检测算法,首先将非线性问题转化为高维特征空间中的线性问题,然后利用非线性数据变换进行维数约减,对从高维采样数据中恢复得到低维数据集,通过本文提出的离群数据假设,并结合本文给出的离群聚类方法对所得数据对象投影分量是否是离群数据进行判别。仿真实验的结果表明了该方法能够有效地发现高维数据集中的离群点。与此同时,该算法具有参数估计简单、参数影响不大等优点,为离群点检测问题的机器学习提供了一条新的途径。 相似文献
5.
电类实验教学过程中人工评判学生所测数据工作烦琐,影响了教学质量和效率。该文提出了改进的K近邻(K-nearest neighbors,KNN)分类算法,即基于均值漂移、安全间隔和核主成分分析(KPCA)的M-KPCA-KNN(KNN based on margin and KPCA)算法,以判断学生测量数据正确与否和错误原因。首先利用KPCA对高维实验数据进行降维,然后利用均值漂移向量找到不同类别数据的最密集位置,并在不同类别数据的边界设置安全间隔,最后,将与待测样本距离最近的k个数据设置权重,计算每个类别的权重和,权重和最大的类别为待测样本的类别。与现有的KNN算法相比,M-KPCA-KNN算法不仅提高了分类正确率,而且降低了时间复杂度。 相似文献
6.
《赤峰学院学报(自然科学版)》2016,(20)
离群点研究在实际应用中有着重要的意义,随着数据规模的不断扩大,传统的离群点检测方法已经不适用于高维空间数据,本文在遗传算法的基础上结合模拟退火算法,一方面利用遗传算法对高维数据处理有很好的全局搜索能力,一方面利用模拟退火算法的局部搜索能力,最后经实验证明,本文提出的新算法能有效的提高高维空间离群点检测的效率. 相似文献
7.
对基于距离的聚类及基于密度的孤立点检测方法进行了分析研究,提出了一种基于距离和密度的聚类和孤立点检测算法DDBCOD.该算法根据距离和密度阈值对数据进行聚类,并发现数据中的孤立点.实验表明,该算法能够识别任意形状的聚类,对高维数据有效,能够很好的识别出孤立点. 相似文献
8.
9.
10.
随着网络规模的不断扩大,为了保障网络安全、稳定运行,需要一种更高效的网络故障预警算法。通过对传统网络故障预警算法优缺点的分析,针对其缺点进行优化改进,采用离群点检测算法建立网络故障预警模型。对异常检测算法数据进行预处理,在 Hadoop 平台上计算数据异常指数,并不断调整阈值参数。实验结果表明,改进型离群点检测算法故障检测率达到 98%,可对网络故障进行有效预警。 相似文献