多重聚类剪枝离群点检测算法PMLDOF

"一种基于多重聚类的离群点检测算法 (2013年) - 古平，刘海波，罗志恒 - 重庆大学计算机学院" 在数据挖掘领域，离群点检测是一项重要的任务，它旨在识别那些与正常模式显著偏离的数据点。传统的离群点检测算法如Local Outlier Factor (LOF)虽然有效，但在处理大规模数据集时，由于局部离群度量计算量大，可能导致效率低下。针对这一问题，2013年的研究提出了一种名为PMLDOF（基于多重聚类的LOF）的新算法，该算法旨在提高检测效率并保持高精度。 PMLDOF算法主要包含以下几个关键点： 1. **聚类剪枝技术**：为减少计算量，PMLDOF首先采用聚类算法对数据集进行初步处理。通过聚类，可以将相似的数据点归为一类，从而减少需要计算局部离群度的数据点数量。这一过程降低了算法的时间复杂度，使其更适合处理大数据集。 2. **避免误剪簇边缘的离群点**：考虑到聚类边缘的点可能本身就是离群点，PMLDOF使用多重聚类策略。多重聚类意味着数据被不同方式或不同参数下多次聚类，通过比较不同聚类结果之间的差异，可以识别出那些在多个聚类中位置不稳定的点，这些点更可能是位于簇边缘的离群点，从而避免被错误地剪枝。 3. **局部离群度计算**：在聚类剪枝后，算法仅对剩余的数据点计算局部离群度（LDOF）。LDOF是一种衡量数据点相对于其邻近点的异常程度的指标，计算其相对于邻居的局部密度，离群点的局部密度通常远低于其邻居。 4. **离群点识别**：根据计算出的LDOF值，PMLDOF算法设置阈值来判断哪些数据点是离群点。那些具有高LDOF值的点被认为是离群点，因为它们的局部密度显著低于周围环境。 实验结果证明，PMLDOF算法在时间和检测准确性方面都优于传统方法。这表明，通过结合聚类剪枝和多重聚类策略，PMLDOF能够有效地平衡计算效率和检测性能，尤其适用于需要快速检测大规模数据集中的离群点的情况。 关键词：数据挖掘、离群检测、剪枝、多重聚类、局部离群度 这篇论文由古平、刘海波和罗志恒于2012年发表，他们都是在重庆大学计算机学院的研究者，专注于数据挖掘、电子商务和自然语言处理等领域。该工作得到了中央高校基本科研业务费科研专项基金的支持。通过这种创新算法，他们在离群点检测领域做出了重要贡献，提高了大规模数据处理的效率。