基于孤立森林的多離群點數(shù)據(jù)檢測算法設計

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摘  要： 精準找出異常離群數(shù)據(jù)有利于確保大規(guī)模數(shù)據(jù)在應用中的精確度，為此，設計了基于孤立森林的多離群點數(shù)據(jù)檢測算法。首先，采用近似符號聚合算法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的多條件時間序列，再通過計算歐氏距離分析多條件時間序列的相似度，而后采用加權(quán)調(diào)整法調(diào)整相似曲線，剔除其中的異常數(shù)據(jù)，完成對大規(guī)模數(shù)據(jù)的清洗；利用清洗后的數(shù)據(jù)構(gòu)建孤立樹形成孤立森林，將待檢測數(shù)據(jù)作為孤立森林的輸入量，通過計算數(shù)據(jù)樣本點到每棵樹根節(jié)點的距離，實現(xiàn)對離群點數(shù)據(jù)的檢測。（剩余7638字）