一种多目标自适应DBSCAN离群点检测算法

摘要

在基于聚类的DBSCAN离群点检测算法中,存在参数Eps的不确定性和全局统一性问题.因此,本文首先提出了一种基于多目标优化的自适应DBSCAN离群点检测算法,根据不同数据集的特点,通过NSGA-II优化算法为数据集中的每个数据自适应地求解一个最优Eps,不仅避免了人为经验设置参数的不足,还解决了全局参数带来的聚类不精确问题.其次,通过基于Eps的LOF算法进行离群点检测,减少了计算量.最后,通过在不同数据集下的实验对比,结果表明本文提出的算法对于检测离群点有更高的准确率.