高维数据集之中基于距离的离群快速检测算法

• 作 者: 乔天成
• 机 构: 中国人民解放军陆军参谋部第一通信站太原机务站
• 出 处: 科技创新与生产力
• 发表日期: 2017年11期
• 关键词: 数据挖掘 算法 离群 高维数据集 近似K-近邻 聚类 data mining algorithm outlier high-dimensional dat

针对现有的挖掘算法并不适用于大规模的高维数据集的问题,给出了一种针对高维数据集的RBRP算法,能够快速检测出数据集中基于距离的异常,该算法将对数线性作为数据点个数的函数,线性作为维数的函数。实验结果表明,RBRP算法始终优于ORCA算法,且是一种针对高维数据集的最优的基于距离的异常检测算法,并且RBRP算法的优势往往超过ORCA算法一个数量级。