基于近邻传播的离群点检测算法
Outlier detection algorithm based on affinity propagation
1. 新疆大学 软件学院, 乌鲁木齐 830091
2. 新疆大学 信息科学与工程学院, 乌鲁木齐 830046
摘要
离群点是与其他正常点属性不同的一类对象,其检测技术在各行业上均有维护数据纯度、保障业内安全等重要应用,现有算法大多是基于距离、密度等传统方法判断检测离群点。本算法给每个对象分配一个“孤立度”,即该点相对其邻点的孤立程度,通过排序进行判定,比传统算法效率更高。在AP(affinity propagation)聚类算法的基础上进行改进与优化,提出能检测异常数据点的算法APO(outlier detection algorithm based on affinity propagation)。通过加入孤立度模块并计算处理样本点的孤立信息,并引入放大因子,使其与正常点之间的差异更明显,通过增大算法对离群点的敏感性,提高算法的准确性。分别在模拟数据集和真实数据集上进行对比实验,结果表明:该算法与AP算法相比,对离群点的敏感性更加强烈,且本算法检测离群点的同时也能聚类,是其他检测算法所不具备的。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61862060,61462079,61562086,61562078)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0226
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1662-1667
文章编号: 1001-3695(2021)06-011-1662-06
发布历史
[2021-06-05] 印刷出版
引用本文
张倩倩, 于炯, 李梓杨, 等. 基于近邻传播的离群点检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (6): 1662-1667. (Zhang Qianqian, Yu Jiong, Li Ziyang, et al. Outlier detection algorithm based on affinity propagation [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (6): 1662-1667. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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