关于《Robust outlier detection based on the changing rate of directed density ratio》的阅读笔记

中文题目：基于有向密度比变化率的鲁棒离群检测
摘要：离群点检测任务旨在挖掘偏离正态分布的异常对象。传统的无监督离群点检测方法可以检测出大部分全局离群点，但只能在数据分布相对单一的情况下表现良好(动机1)。基于kkk-近邻的方法虽然能够拟合更复杂的数据分布，但也存在难以检测局部离群点或性能易受数据流形影响的问题(动机2)。同时，大多数基于kkk-近邻的方法的离群检测性能受参数kkk的影响较大(动机3)。这篇论文提出了一种基于有向密度比变化率的鲁棒离群检测方法。结合核密度估计和包含kkk-近邻和反向kkk-近邻的扩展近邻集来计算样本的局部密度。然后根据该密度比以及该样本与近邻样本之间的向量定义该样本的有向密度比。在不同的局部密度和数据流形下，有向密度比可以更好地估计局部信息。然后，通过增大邻居的大小，计算样本的有向密度比的变化，最终将其累加作为离群得分。在12个模拟不同数据分布的合成数据集和22个公开数据集上进行实验。实验结果表明，与几种主流(state-of-the-art)方法相比，所提方法在不同数据分布下均能取得更好的离群点检测性能。此外，在实验结果中参数kkk发生变化时，所提方法表现出较好的鲁棒性。

**关键词：**离群检测；核密度估计；扩展近邻集；有向密度比

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- @[TOC](目录)
1. 引言
2. 相关工作
- 2.1. 距离法
- 2.2. 密度法
3. 所提方法
- 3.1. 局部核密度估计
- 3.2. 有向密度比
- 3.4. 复杂度分析
4. 实验分析
- 4.1.数据集
- 4.2. 对比方法
- 4.3. 评估度量
- 4.4. 合成数据集的实验结果与讨论
- 4.5. 公开数据集的实验结果与讨论
- 4.6. 实验结果和执行时间的讨论
5. 结论
参考文献

1. 引言

根据Atkinson和Hawkins（1981）的定义，离群值指的是那些明显偏离正常模式的对象，以至于让人怀疑它们是由一个不同的机制产生的。一方面，由于离群点可能是由不同的机制产生，所以它们比正常样本更重要、更有趣。另一方面，离群点的存在会影响聚类等数据统计分析的结果。因此，离群检测是数据挖掘中一个基本而重要的任务。因此，离群检测是数据挖掘中一个基本而重要的任务。离群点检测在现实世界的各个领域有着广泛的应用，如检测银行账户交易中的欺诈行为、协助医生进行医疗诊断、无线传感器网络和物联网的故障检测等等。

根据数据是否被标记，离群点检测方法可分为三类：有监督方法、半监督方法和无监督方法。有监督方法通过从标记数据中学习来构建分类模型并检测离群值。这种方法需要标记样本作为训练集，这通常很难获得或需要在现实任务中花费大量时间。半监督方法使用部分样本标签来建立模型和检测异常值。这些方法面临的挑战是如何在有限的信息下建立有效的异常点检测模型。无监督方法不需要标记样本，而是通过学习数据的底层分布机制来检测偏离正态分布的异常值。与监督和半监督方法相比，无监督离群点检测方法的研究更具挑战性。同时，由于没有标签的离群点检测任务在现实世界中广泛存在，无监督离群点检测方法的研究也更有意义。目前，离群点检测的研究主要集中在无监督领域。

最早的无监督离群点检测多基于统计，如3

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1. 引言

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