基于改进CLARANS算法的孤立点检测

Ｋ ｙ ｗ ｏ ｄｓ ｏ ｔ ｅ ， ｅ ｒ ｕ ｌ ｒ ＣＬＡＲＡＮＳ ａｇ ｒ ｈ ，Ｃ ｕ ｔｒ ｇ Ａｌｏ ｔ ｍｓ ａａ ｍｉ ｉｇ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍｓ ｌ ｓｅ ｎ ｇ ｒ ｈ ，ｄ ｔ ｎ ｎ ｉ ｉ ｉ Ｃｌ ｓ ａ ｓ Ｎｕｍ ｂ ｒ ＴＰ ０１ ６ ｅ ３ ．
是 由 Ｒ ｙ ｎ ． ｇ和 Ｊ ｗ ｉ ａ ａｍｏ ｄＴ Ｎ ｉ ｅ Ｈ ｎ提 出的 ， ａ 是一 种
的特例 、 观测 结果 与模型 预测值 的偏 差等 。在信 用 卡欺诈 探测 中发现 的孤立 点 可能预示 着欺诈 行 为 ， 及时 发现这种 信用 卡 欺诈 行 为对 商业 银 行 而 言相
陈 宝国
（ 淮南 师范学 院数学 系” 淮南
摘 要
荀 小苗
兰州 ７ 电子与信息工程学院 ３０ １ （
聚 类算 法 是 数 据 挖 掘 里 的 一 个 重 要 研 究 问 题 。 简 单 介 绍 Ｃ Ａ Ａ Ｓ算 法 的 基 本 思 想 ， 尽 描 述 了 改 进 的 Ｌ Ｒ Ｎ 详
Ｏｕ ｌ ｒＤｅｅ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｔ ｅ ｔ ｃ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ ＣＬＡＲＡＮＳ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｉ ｇ ｒｔ ｈ
Ｃｈ ｎ Ｂ ａ ｇ ｏ ｅ ｏｕ Ｘｕ ａ ｍ ｉｏ ｎ Ｘｉ ｏ ａ 。
（ ｔｅ ｔ ｓｄ ｐ ｒ ｅ ｔ ｆ ｕ ｉａ ｏ ｍ ｌ ｎｖ ｒｉ ， ｕ ｉａ ２ ２ ０ ） Ｍａｈ ｍａ ｃ ｅ ａｔ ｎ ｏ ａｎ ｎＮ ｒ ａ Ｕ ｉ ｓ ｙ Ｈ ａ ｎ ３ ０ １ ｉ ｍ Ｈ ｅ ｔ ｎ （ ｃ ｏ ｌ ｆ ｌ ｔ ｎｃ ａ ｄ Ｉｆｒ ａ ｏ ｎ ｉ ｅ ｎ ， ａ ｚ ｏ ｉ ｔｎ ｎｖ ｒ ｔ ， ａ ｚ ｏ ７ ０ ７ ） Ｓ ｈ ｏ ｏ ｅ ｒ ｉ ｎ ｎｏ ｔ ｎ Ｅ ｇｎ ｒ ｇ Ｌ ｎ ｈ ｕＪ ｏ ｇ Ｕ ｉｅｓ ｙ Ｌ ｎ ｈ ｕ ３ ０ ０ Ｅ ｃｏ ｓ ｍ ｉ ｅｉ ａｏ ｉ
种潜 在的知识 ， 分 类 中 的反 常 实例 、 满 足 规 则 如 不
空 间数据 库技 术 等 。 聚类 算 法 中 Ｃ Ａ Ａ ， Ｂ Ｌ Ｒ ＮＳ Ｄ — Ｓ Ａ Ｂ Ｒ Ｈ等都 有 一 定 的噪 声 处 理 能 力 ， 用 Ｃ Ｎ， Ｉ Ｃ 可
于孤 立点 检 测领 域 。在 此 针对 Ｃ Ａ Ａ Ｓ做 出一 Ｌ Ｒ Ｎ
当重 要 ， 以避 免不 必 要 的经济 损 失 。 因此 ， 可 孤立
基 于划 分 的聚类 算 法 ， 于 ｋ一中心 算 法 （ 属 ｋ—ｍ — ｅ
ｄ ｉｓ 的变 种 。 ｏｄ ）
给定 ｎ个对 象 ， 找到 ｋ 将 个簇 中心 点 的过程抽
点 的探 测和 分析就 成 了一 个有 趣 的数 据挖 掘任 务 ，
ｌ 引 言
通过数 据挖掘 ， 以从真 实数据 库 中获取数 据 可 的一般 模型 。但 是 ， 并非 数据库 中所 有数据 对象 都 符合挖 掘出 的数 据模 型 。一 些 噪 声 数据 对 象 会 影 响 到数据挖 掘 的精 确度 ， 甚至会 产生 很差 的挖掘 效 果 。这类数 据对 象 称 为孤 立 点 。孤 立 点 可能 是 某
即孤立 点挖掘 。常 见 的孤 立点 检测方 法分 为三类 ：
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｃｌ ｓ ｒｎ ｇ ｒ ｈ ｓａ ｍｐ ａ ｎ ｒ ｂ ｅ ｉ ｅ ｆ ｌ ｆ ｔ ｎｎ ．Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒｉｔｏ ｕ ｅ ｈ ｉ ｄ ａ ｓｒｃ ｕ ｔ ｉ ｇ Ａｌｏ ｔ ｍｓｉ ｎ ｉ ｏ ａ ｔ ｏ ｌｍ ｎ ｔ ｅｄ ｏ ａ Ｍｉ ｉ ｇ ｅ ｉ ｐ ｈ ｉ Ｄａ ｉ ａ ｅ ｒ ｄ ｃ ｓｔｅ ｍａｎ ｉ ｅ ｓ ｎ
维普资讯
总 第 ２５期 ２ ２０ ０ ８年 第 ７期
计 算 机 与 数 字 工 程
Ｃｏｍ ｐ ｔｒ＆ Ｄ ｉｉａ ｇ ｎ ｅ ｎ ｕｅ ｇｔ ｌＥｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｉ
Ｖｏ１３ ． ６ Ｎｏ． ７
ｌ ５
基 于改进 Ｃ Ａ Ａ Ｓ算 法 的孤 立 点检 测 Ｌ Ｒ Ｎ
ａｏ ｂ ｕｔＣＬＡＲＡＮＳ，ｄ ｓ ｒｂｅ ｈｅ ｍａ ｎ ｉ ａｓａ ｄ ｔ ｓｃｓｅ ｓａ ｕ ｍ ｐ ｏ ｎ ｅｃ ｉ ｓｔ ｉ ｄｅ ｎ ｈｅｂａ ｉ ｔｐ ｂｏ ｔｉ ｒ ｖｉｇ ＣＬＡＲＡ ＮＳ ａｇｏ ｔ ｍ ｓｉ ｔｉ，ｐ ｏｖｄｅ ｔ ｕ — ｌ ｒ ｈ ｎｄｅａ ｌ ｒ ｉ ｓｉｓｆ ｒ ｉ ｔｅ ｎ ｙｓｓｏｎ ｅ ｐ ｒｍｅｎａ ｔ ａ ｄ ｇｉｅ ｉ ｈ ｒａ ａｌ ｉ ｘｅ ｉ ｔｌｄａａ， ｎ ｖ ｓ ａ ｓｍｐｌ ｕ ｍ ａｙ ａ ｏ ｔ ｓ ｆ ｌ ｅ ｓ ｉ ｏ ｅ ｆｅｌｓ ｅｓ ｍ ｒ ｂ ｕｔｉ ｕ ｅ ｕ ｎ ｓ ｎ ｓ ｍ ｄ ． ｓ ｉ
Ｃ Ａ Ａ Ｓ算 法 的 基 本思 想 和基 本 步 骤 ， 过 实验 数 据 对 其 进 行 进 一 步 分 析 ， 对 其 应 用 领 域 做 出 简 单 概 要 。 Ｌ Ｒ Ｎ 通 并 关 键 词 孤 立 点 Ｃ ＡＲ ＮＳ算 法 聚 类 算 法 数据 挖 掘 Ｌ Ａ 中图 分 类 号 Ｔ ３ １６ Ｐ０ ．
定 的研究 工作 ， 出改 进思想 。 给出实验 分析 。 提 并
２ Ｃ Ａ Ａ Ｓ算 法 基 本 过 程 Ｌ Ｒ Ｎ
Ｃ Ａ ＮＳ（ ｌｓ ｒ Ｌ ｒｅ ｐ ｌ ａ ｏ ａｅ Ｌ ＲＡ Ｃｕｔ ａｇｒ Ａ ｐｉ ｔ ｎ ｂ ｓｄ ｅ ｃｉ
ｕ ｏ ａｄ ｍｉｅ ｅ ｃ ， ｐ ｎＲ ｎ ｏ ｚｄＳ ａ ｈ 也称 随机 搜索 聚类 算法 ） ｒ