Att upptäcka outliers i en stor uppsättning dataobjekt är en stor datautvinningsuppgift som syftar till att hitta olika mekanismer som ansvarar för olika grupper av objekt i en datauppsättning. Alla befintliga tillvägagångssätt baseras dock på en bedömning av avstånd (ibland indirekt genom antagande av vissa fördelningar) i det fullständiga Euclideanska datautrymmet. I högdimensionella data kommer dessa metoder att försämras på grund av den ökända "dimensionalitetens förbannelse". I detta dokument föreslår vi en ny metod som heter ABOD (Angle-Based Outlier Detection) och några varianter som bedömer variansen i vinklarna mellan skillnaden vektorer i en punkt till de andra punkterna. På så sätt mildras effekterna av "dimensionalitetens förbannelse" jämfört med rent avståndsbaserade metoder. En stor fördel med vårt nya tillvägagångssätt är att vår metod inte är beroende av något parameterval som påverkar kvaliteten på den uppnådda rangordningen. I en grundlig experimentell utvärdering jämför vi ABOD med den väletablerade distansbaserade metoden LOF för olika artificiella och verkliga datamängder och visar att ABOD presterar särskilt bra på högdimensionella data.
Kriegel m.fl. REF föreslog en ny metod baserad på vinkeln mellan skillnaden vektorer för en punkt till de andra punkterna i grannskapet.
Angle-based outlier detection in high-dimensional data
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}