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《中南大学》 2012年
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Nassir Abdullah Nassir(那西尔)  
【摘要】:孤立点检测是数据挖掘领域一个重要的研究课题,目的是为了发现藏在大数据集中的有用的异常和不规则的模式。孤立点的检测在多种应用领域也备受关注,如信用卡,保险、税务,欺诈监测中、网络安全的问题中入侵检测和其他许多领域。 许多数据挖掘技术中服务孤立点只是聚类操作的一个副产品。一般而言,这些技术将不在簇内的点定义孤立点。因此,基于聚类的孤立点检测算法的一个主要问题是找到集群和孤立点,而这些孤立点经常被视为噪声而去除,为了得到更多可靠的聚类。 本论文通过分析孤立点检测方法,提出了一种有效检测孤立点和数据聚类的新法。该算法的主要思想是在聚类完成后继续进行数据过滤,方法首先利用k-means进行聚类,然后通过阈值是的设定进行孤立点的判别,最后将孤立点去除。 为了检验算法的效率和有效性,本文采用用于KDD的Cup1999比赛数据集进行实验。实验结果表明,论文中提出的方法成功检测到了目前数据中的入侵行为,是可行及可靠的。此外,我们还将提出的算法与现有的一些算法在KDD常用数据集上进行实验比较,并得到了更好的孤立点的去除性能。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP311.13

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