一种改进的K-means异常值检测方法以及装置

摘要

本公开是关于一种改进的K‑means异常值检测方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：获取待检测数据集并进行K‑means聚类，得到第一聚类结果；获取待检测数据集的密度指数及距离均和，分别计算所述数据集中每个数据点的点密度及标准化欧氏距离，若数据点的点密度小于检测数据集的密度指数且标准化欧氏距离大于待检测数据集的距离均和，则判定所述数据点为孤立点；剔除所述待检测数据集中的孤立点，建立新样本集；获取所述新样本集的初始聚类中心；对所述新样本集进行K‑means聚类，得到第二聚类结果，若所述第二聚类结果优于所述第一聚类结果，则判定所述孤立点为异常值。本公开通过改进的K‑means实现了复杂数据集的异常值检测，提升了预测准确率。