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首页多实例异常点识别方法与应用
本文主要探讨了多实例数据中的异常点识别问题,即在数据集中每个样本可能由多个特征向量(称为实例)组成,每个实例独立地描述了样本的特性。这种新型的数据挖掘任务旨在处理复杂的数据结构,其中单个异常点的定义不再适用,需要更为精细的方法来识别出那些在整个集合中显著偏离常态的实例。 论文首先定义了多实例异常的概念,它不仅关注单个样本的整体行为,而是考察所有实例之间的关联性和一致性。多实例异常可以分为基本类型,如全局异常(所有实例都异常)、局部异常(部分实例异常)、混合异常(既有全局也有局部异常)等。作者认识到现有的单一实例异常检测器,如LOF(Local Outlier Factor)方法,在处理多实例数据时可能存在局限性。 针对这一挑战,文中提出了两种基于LOF的多实例异常检测方法。第一种方法利用核方法的原理,将距离计算转化为高维空间中的内积,从而更好地捕捉实例之间的关系,然后将这个转换后的距离值应用到LOF算法中,以检测多实例异常。第二种方法则更注重每个实例的邻域分析,通过考虑整体邻域的异常程度来确定样本是否为多实例异常。 基于这两种策略,作者设计并实现四种具体的多实例异常检测器。实验部分,研究者在四个合成数据集和三个真实世界数据集上进行了评估,包括两个Musk数据集(用于化学活性预测的基准数据集)以及一个硬盘检查数据集,结果显示提出的多实例异常检测器在处理这类复杂数据时表现出了较高的识别效果。 这篇论文对多实例异常检测这一新颖问题进行了深入探讨,并通过创新的方法有效地解决了异常点在多维度实例中的识别难题。它为异常检测领域的研究人员和实际应用提供了新的思路和技术工具,对于大数据分析、异常检测系统以及异常事件预警等领域具有重要的实践价值。
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