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异常检测——ABOD(angle-based outlier detection)

论文:


Angle-Based Outlier Detection in High-dimensional Data,kdd2008


问题

高维度情况下,距离同质化。

基础:

1、在高维空间中角度比距离更稳定[1]
2、如果其他大部分的点都在相似的方向上,那么点O是个离群点
3、如果许多其他的点在不同的方向上,那么点O不是离群点。

在这里插入图片描述

方法

对于一个给定的点P,它与任意其他点x,y之间的角度构成一个谱图像angle spectrum。
谱的宽度表示异常点的分数。
图中,蓝色点为内部点,红色点为异常点。

在这里插入图片描述

Small ABOD => Outlier
High ABOD => no Outlier

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在此基础上,作者还提出了FastABOD,LB-ABOD

实验结果



在这里插入图片描述

参考:
[1] Data Mining Anomaly Detection:https://slideplayer.com/slide/6407741/



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原文链接:https://blog.csdn.net/shaoyue1234/article/details/102537709

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