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第
17
卷第
3
期
Vo
l.
17
No.3
控制与决策
Control
and
Decision
2002
年
5
月
May
2002
文章篇号:
1001-0920(2002)03-0324-04
一种时序数据的
群
据挖
新
法
郑斌祥,杜秀华,席裕庚
〈上海交通大学自动化研究所,上海
200030)
摘 要
g
离群数据挖掘是数据挖掘的重要内容,针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究.首先通过
对时序数据进行离散傅立叶变换将其从时域空间变换到频域空间,将时序数据映射为多维空间的点,在
此基础上,提出一种新的基于距离的离群数据拉掘算法.对某钢铁企业电力负荷时序数据进行仿真实
验,结果表明了算法的有效性.
关键词=离群挖掘,离群数据,数据挖掘
z
知识发现
中回分类号:
TP
311
文赋标lR码
:A
A
new
algorithm of outlier mining in time series data
ZHENG
Bin-xiang
, W Xiu-hua ,
XI
Yu-geng
(Ins
titute
of
Automation, Shanghai Jiaotong University, Shanghai
200030
, China)
Abstract I
The
outlier mining method for time series data is investigated.
DFT
is used to transform
the
time series data from time domain to frequency domain.
The
time series data can be mapped into
the
multidimensional points in multidimensional space. A distance based algorithm is proposed
to
mine
the
outliers.
The
time series
data
of
the
electrical load of a steel plant are used for simulation
test.
The
simulation results show
the
effectiveness of
the
algorithm.
Key words: outlier mining
, outlier
data
,
data
mining, knowledge discovery
1
~I
言
数据挖掘就是从大型数据库的数据中提取人们
感兴趣的知识
[11.
离群数据挖掘〈简称离群挖掘〉是
从大量的数据中挖掘出明显偏离其它数据、不满足
数据的一般行为或模式、与存在的其它数据不一致
的数据.对离群数据挖掘的研究往往可以使人们发
现一些潜在的有用信息,如电力系统运行中的异常、
银行信用卡欺骗行为的监测等.
时序数据是指按时间顺序取得的一系列观测
值.时序数据的数据挖掘就是挖掘时序数据中潜在
的有用的知识。目前时序数据的挖掘主要集中于时
收稿日期:
2000-12-111
修回日期:
2001-02-26
序数据相似性的挖掘等,对于离群数据一般将其删
除或忽略,然而时序数据的离群数据使人们能够发
现时序数据的一些潜在的有用知识。
离群数据已在统计学领域得到广泛研究田,但
基于统计的方法需要用户建立数据点的概率分布模
型,应用时需事先知道数据集的分布和分布参数等
信息。
Knorr
和
Ng[3]
提出基于距离的离群数据挖掘
方法,但这种方法中的距离难以确定,而且没有离群
数据的离群衡量测度。
Arning
等
[4]
提出一种基于偏
离的离群数据发现方法,需要确定相异函数进行离
群数据挖掘,但若其相异画数的选取不合适,则得不
作者简介
s
郑斌祥
0973
一)
,勇,江西余江人,博士生,从事数据仓库和数据挖掘等研究,席裕庚(1
946
一)
,男,上海人,教授,
情士生导师,从事复杂系统控制理论和智能机器人等研究.