基于K-means的数据流离群点检测算法

发布时间：2018-03-16 02:10

  本文选题：概念漂移　切入点：数据流　出处：《计算机工程与应用》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对数据流中离群点挖掘问题,在K-means聚类算法基础上,提出了基于距离的准则进行数据间离群点判断的离群点检测DOKM算法。根据数据流概念漂移检测结果来自适应地调整滑动窗口大小,从而实现对数据流的离群点检测,与其他离群点算法的一系列实验验证和对比结果表明,DOKM算法在人工数据集和真实数据集中均可以实现对离群点的有效检测。
[Abstract]:Aiming at the problem of outlier mining in data flow, based on K-means clustering algorithm, An outlier detection algorithm based on distance criterion is proposed to detect outliers in data streams. According to the results of data stream conceptual drift detection, the sliding window size is adjusted adaptively to realize outlier detection of data streams. A series of experiments and comparisons with other outliers show that the DOKM algorithm can effectively detect outliers in both artificial and real datasets.
【作者单位】： 南京邮电大学计算机学院;南京邮电大学通达学院;
【基金】：江苏省自然科学基金(No.BK20150868) 江苏省交通运输与安全保障重点实验室开放课题(No.TTS201502) 江苏省无线传感网高技术研究重点实验室开放课题(No.WSNLBZY201505) 南京邮电大学引进人才科研启动基金(No.NY214013);南京邮电大学通达学院大学生科技创新训练计划STITP(No.201513989010Y)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1617854