高效鲁棒离群点检测：统计监控建模数据预处理新算法

"该文主要介绍了一种名为‘改进尺度的近邻修剪’(Modified Scale Neighbor Hood Pruning, MSNHP)的高效鲁棒离群点检测算法，用于统计监控建模数据预处理，旨在解决基于多向主元分析(MPCA)的离群点检测模型在面对建模数据中离群点时的敏感性和计算开销问题。" 统计监控建模是数据分析领域的重要技术，用于实时监测系统的状态并预测异常行为。离群点检测是这一过程中不可或缺的步骤，因为离群点可能表示系统故障或其他重要事件。离群点检测通常依赖于数据预处理，以确保模型的准确性和稳定性。本文提出的MSNHHP算法就是针对这一需求而设计的。 多向主元分析(MPCA)是一种扩展的主元分析(PCA)，在高维数据中寻找主要成分，以降低数据复杂性。然而，PCA等方法对数据中的离群点非常敏感，离群点的存在可能导致模型失真，影响监控效果。为了克服这一问题，文章提出使用数据点的k-最近邻(k-Nearest Neighbor, kNN)距离作为离群度指标，这种方法对非线性数据集中的离群点识别效果较好。 但是，基于kNN距离的离群点检测算法存在两个主要挑战：一是对不同尺度的中心化和标准化方法敏感，二是计算每个数据点的kNN距离会带来巨大的计算开销。为了解决这些问题，MSNHHP算法引入了改进尺度来确定正常数据的均值和标准差，对数据进行预处理，然后在kNN查询过程中计算其他点的kNN距离上界，直接修剪非离群点，减少查询次数。同时，通过优化查询顺序进一步提高效率，减少计算开销。 实验部分，该算法被应用于β-甘露聚糖酶发酵间歇过程的离群点检测，结果表明MSNHHP算法显著降低了计算开销，且对数据集大小和算法参数具有良好的可扩展性。这表明，MSNHHP算法不仅提高了离群点检测的效率，还增强了算法的适应性，对于大规模或动态变化的数据集尤为适用。 关键词涉及的领域包括数据预处理、离群点检测的鲁棒性、统计监控建模以及算法性能优化，这些都对工业生产、自动化控制和大数据分析等领域的数据质量提升和异常检测有着重要的实际意义。