基于维度最大熵数据流聚类的异常检测方法

发布时间：2017-07-04 14:06

  本文关键词：基于维度最大熵数据流聚类的异常检测方法

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【摘要】：针对传统数据流聚类算法聚类信息损失大、不准确的缺点,提出一种基于维度最大熵的数据流聚类算法.采用动态数据直方图将数据维度划分为不同的维度组,计算各维度最大熵划分维度空间簇,将相同维度簇的数据聚集成微簇,通过比较微簇的信息熵大小及其分布特点实现数据流的异常检测.该方法提升了聚类速度,克服了传统数据流聚类算法信息丢失的缺点.实验结果表明,所提出算法能够提高数据流异常检测的准确性和有效性.
【作者单位】： 北京化工大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 维度簇 最大熵原理 数据流 信息熵 异常检测
【基金】：国家自然科学基金项目(61374166) 教育部博士点基金项目(20120010110010) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(YS1404)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0引言数据流聚类是近期数据挖掘领域研究的新热点之一,它以实时、连续和有序的数据序列方式广泛存在于各个应用领域.由于存在数据流量大、连续快速、不可预测和短暂易逝等特点[1],数据流聚类算法应该具有低内存消耗、高计算效率和单遍扫描数据的特征.在数据流聚类和异常检测方

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：518045