局部离群点检测：基于偏离的新型算法

"一种基于偏离的局部离群点检测算法" 在数据分析领域，离群点检测是识别数据集中异常或不寻常值的重要过程。离群点可能是由于测量误差、数据输入错误或者是潜在的新现象，因此对其进行识别对于数据挖掘、模式识别和故障检测等任务至关重要。本文介绍的是一种专门针对局部离群点检测的创新算法，名为“基于偏离的局部离群点检测算法”。 局部离群点与全局离群点不同，全局离群点是相对于整个数据集而言的极端值，而局部离群点则是在其局部环境中显得异常的值。传统的局部离群点检测算法如LOF（Local Outlier Factor）未对数据对象进行分区，这导致了较高的计算复杂度。该文提出的算法通过引入数据分区策略来解决这一问题。 算法的核心步骤如下： 1. 数据分区：首先，将数据集划分为多个数据块。这些数据块旨在包含可能的局部离群点及其紧密相邻的簇，以此减少计算复杂度并提高处理效率。 2. 离散系数计算：在每个数据块内部，使用离散系数来度量数据对象相对于其邻居的偏离程度。离散系数是一种统计指标，可以衡量数据分布的集中程度，从而揭示哪些对象在局部环境中偏离程度较大。 3. 局部偏离因子计算：通过对每个数据对象的离散系数进行分析，计算出它们在各自数据块内的局部偏离因子。局部偏离因子是判断一个对象是否为局部离群点的关键指标。 4. 局部离群点识别：通过比较所有数据对象的局部偏离因子，确定哪些对象的偏离度超过阈值，从而识别出可能的局部离群点。 该算法的优势在于，它能有效地降低计算复杂度，同时保持较高的检测准确率。通过对比实验，作者证明了新算法在检测局部离群点的能力上优于经典的LOF算法，并且在执行速度上有显著优势。 关键词：聚类、局部离群点检测、局部偏离因子、离散系数 这篇研究论文是由国家自然科学基金和李尚大集美大学学科建设基金资助的项目，发表在2014年10月的《仪器仪表学报》上。该研究为离群点检测提供了新的视角和方法，对于大数据环境下的异常检测具有实际应用价值。