聚類(lèi)分析和離群點(diǎn)識(shí)別技術(shù)研究及其應(yīng)用.pdf

1、離群點(diǎn)識(shí)別和聚類(lèi)分析是數(shù)據(jù)挖掘研究的重要方面，基于離群點(diǎn)分析的各種數(shù)據(jù)挖掘算法的研究已經(jīng)成為研究熱門(mén)方向。但是目前大多數(shù)的離群點(diǎn)分析算法只是針對(duì)于靜態(tài)數(shù)據(jù)集的操作，對(duì)于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集一般采取對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集重新進(jìn)行離群點(diǎn)分析的方式，因此隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大以及對(duì)數(shù)據(jù)集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)挖掘的需求不斷加大，增量式離群點(diǎn)分析技術(shù)正越來(lái)越引人關(guān)注。 本文首先總結(jié)、探討關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘、離群點(diǎn)分析、聚類(lèi)算法以及計(jì)算機(jī)審計(jì)等方面取得的已有主要研究成果，并詳細(xì)闡

2、釋了基于密度的聚類(lèi)算法DBSCAN和基于密度的離群點(diǎn)識(shí)別算法LOF的主要思想、算法流程，并在此基礎(chǔ)上，提出了基于局部密度的增量式離群點(diǎn)識(shí)別算法IncrementalLOF，并結(jié)合社會(huì)保障聯(lián)網(wǎng)審計(jì)系統(tǒng)(N—SAS)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了LOF與IncrementalLOF在離群點(diǎn)分析結(jié)果上的一致性，和IncrementalLOF在大數(shù)據(jù)量環(huán)境下更加卓越的性能，以及IncrementalLOF能對(duì)所提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，得出一些反常的、隱藏在大數(shù)據(jù)