[发明专利]异常点比例优化方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910079156.6 | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN109919186A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 杨志鸿;徐亮;阮晓雯 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 林燕云 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了异常点比例优化方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：根据当前异常点比例及待分类样本构建孤立森林模型；将待分类样本进行分类得到正常点中心，获取异常类别的各数据点与其的平均欧式距离，以作为当前状态平均欧式距离；通过当前异常点比例减步长以更新当前异常点比例；将待分类样本根据其进行分类，得到当前异常类别的各数据点与正常点中心的平均欧式距离以作为下一状态平均欧式距离；通过其与当前状态平均欧式距离之差除以步长，得到平均欧式距离变动幅度；若其超出变动幅度阈值，将当前异常点比例加步长作为最优异常点比例。该方法通过运用欧氏距离与正常点中心相结合的方法，可有效减少选择最优异常点比例的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 欧式距离 异常点 分类样本 计算机设备 比例优化 变动幅度 存储介质 数据点 异常类 欧氏距离 有效减少 分类 构建 工作量 孤立 更新 森林 | ||
【主权项】：
1.一种异常点比例优化方法，其特征在于，包括：接收待分类样本，根据预设的当前异常点比例及所述待分类样本构建用于异常点检测的孤立森林模型；将所述待分类样本根据所述孤立森林模型及所述当前异常点比例进行分类，得到分类结果中正常类别的正常点中心；获取所述分类结果中异常类别的每一数据点与所述正常点中心的平均欧式距离，以作为当前状态平均欧式距离；通过所述当前异常点比例减去预设的步长，以更新当前异常点比例；将所述待分类样本根据所述孤立森林模型及当前异常点比例进行分类，得到当前异常类别的数据点，获取当前异常类别的每一数据点与所述正常点中心的平均欧式距离以作为下一状态平均欧式距离；通过下一状态平均欧式距离与当前状态平均欧式距离之差除以所述步长，得到平均欧式距离变动幅度；判断所述平均欧式距离变动幅度是否超出预设的变动幅度阈值；以及若所述平均欧式距离变动幅度超出所述变动幅度阈值，将当前异常点比例加上步长作为最优异常点比例。
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