一种基于反向K近邻的孤立点检测改进算法

基于反向k近邻的孤立点检测算法能够从全局角度较好地检测孤立点,但是在初始阶段求数据点的k近邻时,基本算法需要O(KN2)次数据点间的距离计算,不适合大数据集。同时参数k值的选取对数据集中孤立点的确定产生很大的影响。为此采用自适应的方法确定参数k值,然后提出一种利用度量空间的三角不等式的快速挖掘算法提前剪枝,减少孤立点检测时数据点之间距离计算的次数。理论分析和实验结果证明了算法的可行性和高效性。