NSD算法：高维离散数据的离群点检测新方法

"该文提出了一种新的离群点检测算法——NSD（neighborhood system density difference），旨在解决LOF（Local Outlier Factor）算法在高维离散分布数据集中检测精度低和参数敏感性高的问题。NSD算法通过引入截取距离的概念，改进了基于密度的离群点检测方法，提高了检测准确率和执行效率，并降低了参数敏感性。通过与LOF、LDOF（Local Density-based Outlier Factor）、CBOF（Clustering-Based Outlier Factor）等算法的对比实验，验证了NSD算法的有效性和可行性。" 在离群点检测领域，数据挖掘的一个关键任务是识别数据集中与正常模式显著偏离的异常样本。传统的基于密度的方法，如LOF，依赖于计算对象的局部密度以及其邻居的密度对比来判断是否为离群点。然而，在高维或离散分布的数据集中，这种方法可能会出现精度下降的问题，同时对算法参数的选择较为敏感。 NSD算法提出了一种新的度量方式，即邻域系统密度差异。它首先确定一个截取距离，然后统计每个对象在这个距离内的邻居数量。接着，计算对象的邻域系统密度，这是通过考虑对象及其所有邻居的密度来得出的。通过比较对象自身的密度和邻居的平均密度，NSD算法可以评估对象是否可能属于同一簇，从而判断其离群点的可能性。这种比较减少了对全局密度估计的依赖，使得算法在高维离散数据集上表现更优。 实验部分，研究人员在真实数据集和合成数据集上对比了NSD与其他几种流行算法，包括LOF、LDOF和CBOF。实验结果表明，NSD在检测准确率、执行效率和参数选择的鲁棒性方面都表现出色，验证了它的有效性和实用性。 离群点检测在多个领域都有重要应用，如金融欺诈检测、网络入侵识别、医疗异常诊断等。NSD算法的提出，为处理高维离散数据集中的离群点检测提供了新的思路，有望在实际问题中得到广泛应用。