Abstract Defining outliers by their distance to granning data points har visat sig vara en effektiv icke-parametrisk metod för att upptäcka outlier. Under de senaste åren, har många forskningsinsatser tittat på att utveckla snabba avstånd-baserade outlier detektionsalgoritmer. Flera av de befintliga avståndsbaserade detekteringsalgoritmerna rapporterar loglinjär tidsprestanda som en funktion av antalet datapunkter på många verkliga lågdimensionella datauppsättningar. Dessa algoritmer kan dock inte leverera samma prestandanivå på högdimensionella datauppsättningar, eftersom deras skalbeteende är exponentiellt i antalet dimensioner. I detta dokument presenterar vi RBRP, en snabb algoritm för gruvavståndsbaserade avvikelser, särskilt inriktade på högdimensionella datauppsättningar. RBRP skalar loglinjärt som en funktion av antalet datapunkter och linjärt som en funktion av antalet dimensioner. Vår empiriska utvärdering visar att vi överträffar den toppmoderna algoritmen, ofta i storleksordning.
Ghoting m.fl. Ref tog hänsyn till hastigheten och föreslog en snabbgruvalgoritm för distansbaserade avvikelser som främst var inriktade på dataset med hög dimension.
Fast mining of distance-based outliers in high-dimensional datasets
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}