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一种两阶段异常检测方法

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成果类型:
期刊论文
作者:
蒋盛益;李庆华;赵延喜
作者机构:
[蒋盛益; 李庆华; 赵延喜] 华中科技大学计算机学院
华中科技大学计算机学院 湖北武汉
430074 衡阳师范学院计算机系
湖南衡阳
0
语种:
中文
关键词:
聚类;异常因子;异常检测
关键词(英文):
outlier factor;outlier detection
期刊:
小型微型计算机系统
ISSN:
1000-1220
年:
2005
卷:
26
期:
7
页码:
1237-1240
基金类别:
国家自然科学基金
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
提出了一种新的距离和对象异常因子的定义,在此基础上提出了一种两阶段异常检测方法TOD,第一阶段利用一种新的聚类算法对数据进行聚类,第二阶段利用对象的异常因子检测异常.TOD的时间复杂度与数据集大小成线性关系,与属性个数成近似线性关系,算法具有好的扩展性,适合于大规模数据集.理论分析和实验结果表明TOD具有稳健性和实用性.
摘要(英文):
In this paper, a new distance definition and outlier factor of object are introduced. On the basis of these, a two-stage outlier detection approach, named [WTBXTOD[WTBZ, is presented, the first stage cluster data by a new clustering method, the second stage identify outliers by the outlier factor of objects. The time complexity of [WTBXTOD[WTBZ is linear with the size of dataset and nearly linear with the number of attributes, which results in good scalability and adapts to large dataset. The theoretic analysis and the experimental re...

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