[发明专利]一种高维大数据离群点检测方法在审

专利信息
申请号: 202110354524.0 申请日: 2021-04-01
公开(公告)号: CN112905583A 公开(公告)日: 2021-06-04
发明(设计)人: 郭鹏飞;李鑫 申请(专利权)人: 辽宁工程技术大学
主分类号: G06F16/215 分类号: G06F16/215;G06F16/28;G06N5/00
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: 发明公开了一种高维大数据离群点检测方法,属于离群点检测技术领域。该方法首先利用主成分分析法对输入的高维大数据进行降维处理,解决了孤立森林算法不适用于高维数据的问题,然后对降维后的数据用iForest算法进行异常值检测,具体地是对降维后的数据用基于k‑means的iForest算法进行异常值检测。与孤立森林原始方法中只考虑的两个分支相比,基于k‑means算法的孤立森林算法可以基于许多分支来构建搜索树,k‑means聚类算法用于预测每个决策树节点上的划分数量,缩短了搜索树的高度。
搜索关键词: 一种 高维大 数据 离群 检测 方法
【主权项】:
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