[发明专利]基于聚类和SSE的异常点比例优化方法及装置在审
| 申请号： | 201910079217.9 | 申请日： | 2019-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN109961086A | 公开（公告）日： | 2019-07-02 |
| 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： | 本发明公开了基于聚类和SSE的异常点比例优化方法及装置。该方法通过接收待分类数据点集合，通过k‑means聚类将待分类数据点集合进行聚类，得到多个聚类簇；获取多个聚类簇中所包括每一聚类簇对应的数据点，根据预设的当前异常点比例及每一聚类簇，构建与每一聚类簇一一对应的单分类支持向量机；通过不断调整当前异常点比例，直至残差变动幅度超出变动幅度阈值，将当前异常点比例加上步长作为最优异常点比例；以及将所选定的聚类簇根据单分类支持向量机及最优异常点比例进行分类，得到最优分类结果。该方法采用聚类技术实现了对海量数据的精确分类和对各分类异常点检测，检测过程中的异常点比例是自动调整而获取，无需根据经验设置。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类簇 异常点 聚类 分类 待分类数据 支持向量机 比例优化 变动幅度 集合 异常点检测 分类结果 海量数据 聚类技术 数据点 残差 构建 预设 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于聚类和SSE的异常点比例优化方法，其特征在于，包括：接收待分类数据点集合，通过k‑means聚类将所述待分类数据点集合进行聚类，得到多个聚类簇；获取多个聚类簇中所包括每一聚类簇对应的数据点，根据预设的当前异常点比例及每一聚类簇，构建与每一聚类簇一一对应的用于异常点检测的单分类支持向量机；将所选定的聚类簇根据所述单分类支持向量机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残差平方和，以获取当前残差平方和；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；将所选定的聚类簇根据所述单分类支持向量机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残差以作为下一残平方和差平方和；通过下一残差平方和与当前残差平方和之差除以所述步长，得到残差变动幅度；判断所述残差变动幅度是否超出预设的变动幅度阈值；若所述残差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；以及将所选定的聚类簇根据所述单分类支持向量机及最优异常点比例进行分类，得到最优分类结果。
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