改进的双向邻居算法提升离群点检测精度与效率

本文主要探讨了"基于双向邻居修正的局部异常因子算法"这一主题，针对当前离群点检测算法存在的问题，如参数选择困难、效率低下和精度不足。作者杨晓晖和刘晓明来自河北大学网络空间安全与计算机学院，他们提出了一种创新的解决方案来改进这些问题。 首先，算法的核心在于引入双向邻居的概念。通过这种方法，他们设计了一种双向邻居搜索算法，旨在优化邻居搜索过程，显著减少搜索时间，从而提高算法的整体效率。这一步是针对传统算法在处理大量数据时，邻居搜索耗时过多的问题提出的针对性改进。 接着，作者提出了双向邻居修剪算法，该算法旨在减少输入参数的数量，并消除无谓的异常值计算。通过精确地剪枝和筛选，算法可以更高效地处理数据，降低计算负担，进一步提升算法的实用性。 为了提高计算精度，他们还引入了双向邻居修正因子，这是一种基于双向邻居的动态调整机制，能够更好地识别和处理潜在的异常点。通过反向邻居的补充，这种修正因子能更准确地确定数据点的异常程度，从而提升算法的检测准确性。 实验结果表明，所提出的算法有效地解决了参数选择难题，提高了执行速度，并且在合成数据集和UCI数据集上展现出更高的准确率。这表明，采用双向邻居修正的局部异常因子算法不仅提高了离群点检测的性能，还在实际应用中取得了良好的效果。 这篇文章的研究内容涵盖了离群点检测的基本原理，以及如何通过引入双向邻居和修正因子来解决传统方法的局限性。这项工作对于提升离群值检测算法的实用性和有效性具有重要的理论价值和实际意义，对于数据挖掘、异常检测等相关领域的研究者来说，提供了有价值的参考和实践指导。