【摘 要】
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[目的]基于局部密度的LOF算法时间复杂度高,且容易将处于簇边缘的正常对象误判成异常对象,INFLO算法引进反向k-近邻解决LOF算法这一缺陷,但是计算每个对象的局部异常因子时都
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049
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[目的]基于局部密度的LOF算法时间复杂度高,且容易将处于簇边缘的正常对象误判成异常对象,INFLO算法引进反向k-近邻解决LOF算法这一缺陷,但是计算每个对象的局部异常因子时都会使用反向k-近邻没有必要且耗费时间.[方法]通过对两个算法的分析,本文改进了INFLO算法,提出了一种快速异常点检测算法FINFLO(faster Influenced outlierness),该算法的主要思想是:计算对象的局部因子时尽量避免考虑反向k-近邻对象,尽可能地只利用k-近邻对象.首先,计算出所有对象的反向k-近邻对象个数的均值,然后在计算对象的局部异常因子时,如果对象的反向k-近邻对象个数不小于所有对象的反向k-近邻对象个数均值,则只需要考虑对象的k-近邻对象,否则需要同时考虑k-近邻对象和反向k-近邻对象.[结论]实验结果显示,该算法能够提高离群点检测的精度,降低时间复杂度,实现有效的局部离群点的检测.
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