一种基于傅立叶函数变换的异常点检测方法

摘要

本发明公开了一种基于傅立叶函数变换的异常点检测方法，该方法具体包括以下步骤：第一步，将原始数据集进行聚类操作；第二步，计算簇密度和均值密度，以原数据集的均值密度作为阈值，将数据集进行精简；第三步，对剩余数据集进行傅立叶变换，利用回归方程将离散值连续化。第四步，进行傅立叶变换后的数据与标准正余弦函数进行相似度对比，找出异常数据。本发明的有益效果是：本发明可以有效的提高异常点检测算法的准确率，能大幅度减少异常检测过程中的实际数据量，从而节省了很多计算资源，并且提高了异常检测效率。本发明在聚类和数据化分析的步骤下能够解决异常检测中的一些过拟合问题。增强了异常检测算法的鲁棒性。