一种改进的局部离群数据检测算法

作者：段培永; 崔冲; 张洁珏离群数据检测聚类信息熵链距离局部离群因子

摘要：针对传统局部离群数据检测算法时间复杂度高、参数鲁棒性差的问题，在基于连接的异常因子（Connectivity based outlier factor，cov）算法的基础上，提出了一种基于聚类和密度的局部离群数据检测算法。利用聚类方法从原始数据集中筛选出候选离群数据集，来降低算法的时间复杂度；在进行数据对象之间距离计算时，引入信息熵的概念确定数据对象的离群属性，以提高算法的检测准确率。确定数据集的离群属性后，采用新的局部链接离群因子（Local connectivity based outlier factor，LCOF）度量候选离群数据集中数据的离群程度。此算法在保证检测准确率的前提下，降低了时间复杂度和检测准确率对参数的依懒性。仿真结果证明了所提方法的有效性和可行性。

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