【摘 要】
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随着互联网技术的飞速发展,海量数据涌现。在海量的数据中,存在大量无用甚至错误的“脏数据”,这些低质量的数据难以提供有价值的信息。数据质量低的一个方面就是数据异常。
【机 构】
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解放军陆军工程大学指挥控制工程学院,解放军陆军工程大学教学考试中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61371196)
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随着互联网技术的飞速发展,海量数据涌现。在海量的数据中,存在大量无用甚至错误的“脏数据”,这些低质量的数据难以提供有价值的信息。数据质量低的一个方面就是数据异常。本文对数据异常检测问题进行了研究,将基于密度的DBSCAN聚类算法应用于数据的异常检测,并针对该算法在应用过程中对参数设置敏感的问题,提出了邻域阈值(Eps)和点数阈值(Minpts)两个参数的一种配置方法。该方法可根据数据集本身的统计特性以及图表的可视化展示,来为算法确定合适的参数。利用MATLAB工具,编程实现了DBSCAN聚类算法及辅助参数的计算,并在Iris数据集上进行了实验验证。实验结果表明,用该方法进行DBSCAN聚类算法参数的设置是可行的,弥补了DBSCAN聚类算法参数设置的传统做法单靠经验的不足,使得检测结果准确性和可伸缩性更好。
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