吉林大学学报(工学版)

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基于支持向量数据描述的高效异常数据检测算法

王自强,段爱玲,张德贤   

  1. 河南工业大学 信息科学与工程学院,郑州 450001
  • 收稿日期:2007-08-22 修回日期:1900-01-01 出版日期:2009-03-01 发布日期:2009-03-01
  • 通讯作者: 王自强

Efficient outlier detection algorithm based on support vector data description

WANG Zi-qiang,DUAN Ai-ling,ZHANG De-xian   

  1. School of Information Science and Engineering , He′nan University of Technology,Zhengzhou 450001,China
  • Received:2007-08-22 Revised:1900-01-01 Online:2009-03-01 Published:2009-03-01
  • Contact: WANG Zi-qiang

摘要: 为了解决大规模数据中的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的高效离群数据检测算法。该算法的核心思想为:首先利用SVDD 获得包含单类数据的最小球形边界,然后通过该边界对未知样本数据进行分类,并利用最小闭包球算法对SVDD分类器进行优化求解。在UCI机器学习数据集和入侵检测数据集上将该算法与其他离群数据检测算法进行了实验比较,结果表明,该算法不仅获得了更高的检测准确率,而且具有较低的运行时间。

关键词: 自动控制技术, 异常检测, 支持向量数据描述, 支持向量机, 最小闭包球

Abstract: To efficiently resolve outlier detection problem in large scale data sets, an efficient outlier detection algorithm based on Support Vector Data Description (SVDD) was proposed. The key concept of the algorithm is as follows: First, the spherical boundary containing oneclass dataset is obtained via SVDD; then the test datasets are classified with this boundary. In addition, the minimum enclosing ball algorithm is applied to optimize the SVDD detection classifier. The algorithm is compared with other outlier detection algorithms by experiments with benchmark dataset from UCI data set repository and intrusion detection data sets. Results show that the proposed algorithm consumes less running time meanwhile achieves higher detection accuracy.

Key words: automatic control technology, outlier detection , support vector data description, support vector machine, minimum enclosing ball

中图分类号: 

  • TP181
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