摘要: 针对隔离森林异常点检测方法计算烦琐、耗时长等不足,提出基于XmR控制图的异常点检测算法.通过计算样本属性的单值均值、移动极差及其均值,绘制X图与mR图的控制界限和中心线,同时在图中绘制样本的单值属性;根据X图中超出界限的点对应的样本序号,与mR图中超出界限的点对应的样本序号加1,取并集,从数据中将其删除,然后将删除异常点后的数据代入CART、随机森林和支持向量机算法中进行实验验证.结果表明该方法与隔离森林方法相比具有更快的速度和更好的精度,为异常点检测提供了一种新的研究思路.
中图分类号:
陈丽芳,王荣杰,刘云庆,周旭. XmR控制图的异常点检测算法研究[J]. 中国科学技术大学学报, 2020, 50(8): 1110-1115.
CHEN Lifang, WANG Rongjie, LIU Yunqing, ZHOU Xu. Research on outlier detection algorithm of XmR control chart[J]. Journal of University of Science and Technology of China, 2020, 50(8): 1110-1115.