[发明专利]一种基于边缘样本密度度量的最近邻异常检测方法在审
| 申请号： | 201811351192.5 | 申请日： | 2018-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN109460791A | 公开（公告）日： | 2019-03-12 |
| 发明（设计）人： | 高欣;查森;井潇;何杨;任昺 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提出了一种基于边缘样本密度度量的最近邻异常检测方法，包括：多次随机采样获得正常样本的多个子训练集，结合欧氏距离计算子集中各点距其最近点的距离，以该距离为半径构建区域，将不属于任何区域的测试点作为全局异常；对非全局异常的测试点，找到其最近训练点及该训练点的最近训练点，将两点所在区域半径的比值作为该测试点异常的全局度量值；将测试点到其最近训练点区域边缘的最近距离与该区域半径的比值作为该点异常的局部度量值，结合两次度量值得到测试点的隔离分数，将多个子集中隔离分数的平均值作为异常分数。本发明实施例提供的技术方案，充分考虑了边缘样本的分布特征，能有效解决边缘样本邻近区域内局部异常检测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 测试点 样本 异常检测 度量 最近邻 全局 隔离 点区域边缘 分布特征 邻近区域 欧氏距离 随机采样 所在区域 异常分数 有效解决 正常样本 最近距离 训练集 最近点 点距 构建 子集 | ||
【主权项】：
1.一种基于边缘样本密度度量的最近邻异常检测方法，所述方法步骤包括：(1)多次随机采样获得正常样本的多个子训练集，结合欧氏距离计算子集中各点距其最近点的距离，以该距离为半径构建区域，将不属于任何区域的测试点作为全局异常；(2)对非全局异常的测试点，找到其最近训练点及该训练点的最近训练点，将两点所在区域半径的比值作为该测试点异常的全局度量值；(3)将测试点到其最近训练点区域边缘的最近距离与该区域半径的比值作为该点异常的局部度量值，结合两次度量值得到测试点的隔离分数，将多个子集中隔离分数的平均值作为异常分数。
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