[发明专利]一种基于特征选择耦合相似度的数据异常检测方法在审
| 申请号： | 202110205936.8 | 申请日： | 2021-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN112926650A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 郭鹏飞;周新宇 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 梁焱 |
| 地址： | 125105 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于特征选择耦合相似度的数据异常检测方法，涉及异常值检测技术领域。该方法首先使用后向搜索方法选择特征子集，再利用信息增益来评估特征子集，经过不断迭代循环的过程选出最佳特征子集，降低原始数据集的维度；在此基础上进行耦合相似度计算，有效捕获数据内部和外部的关系，得出属性值‑属性间‑对象的耦合相似度，最后利用相似度及距离在特定聚类算法中进行应用，得出最后的聚类结果，以小类最为异常，其中的数据对象作为异常值。本发明可以使得到的对象间的相似性更加准确，对于后续的分类有很大的帮助，减少分类的假阳性率，使分类结果更加的准确，更利于确定被视作异常的小类，使异常检测的结果偏差更小，效率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 选择 耦合 相似 数据 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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