基于逆K最近邻的密度峰值异常检测方法

作者：刘旋^*; 马文鹏; 杨雨晴

来源：信阳师范学院学报(自然科学版), 2021, 34(02): 308-315.

• 异常检测
• 密度峰值
• 逆K最近邻(Rknn)
• 自适应

为提升异常检测算法在处理局部异常、异常簇和复杂分布数据集时的检测精度,降低对数据先验信息的依赖性,提出一种基于逆K最近邻的密度峰值异常检测方法(Rknn-DP).首先结合逆K最近邻(Rknn)改进密度峰值算法中局部密度和相对距离的计算方式,通过引入邻域信息更准确地刻画异常点的特征,然后根据特征分布选取局部密度低、相对距离高的点作为粗选异常点集合,最后通过逆K最近邻计算粗选集合的异常因子,根据异常程度进行剪枝,排除噪声点、降低连带错误效应,自适应得到最终的异常点集.通过与ABOD、LSCP、HBOS、IForest等算法在真实数据集与人工数据集上的对比实验,证明了Rknn-DP算法的自适应性和有效性.

• 单位
  信阳农林学院; 信阳师范学院