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摘要：本发明公开了一种基于图分割的多阶段交叉聚类异常数据检测方法，包括如下步骤：获取数据集，根据数据集中的样本数据，构建K‑临近图；确定K‑临近图中的枢轴点，并将枢轴点从K‑临近图中去除，得到新的K‑临近图；根据目标分割函数，对新的K‑临近图中的样本数据进行分割，得到分割后的K‑临近图；分割后的K‑临近图中包括至少两个数据簇；每个数据簇中包括至少两个样本数据；根据簇相似度计算公式，计算簇相似度，并根据簇相似度，对分割后的K‑临近图中的数据簇进行合并，得到合并后的K‑临近图；将枢轴点分配至合并后的K‑临近图中的数据簇中，得到异常数据检测结果。本发明可以提高检测异常数据的准确性和效率。
主权项：1.一种基于图分割的多阶段交叉聚类异常数据检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取数据集，根据所述数据集中的样本数据，构建K-临近图；S2、确定所述K-临近图中的枢轴点，并将所述枢轴点从所述K-临近图中去除，得到新的K-临近图；S3、根据目标分割函数，对所述新的K-临近图中的样本数据进行分割，得到分割后的K-临近图；所述分割后的K-临近图中包括至少两个数据簇；每个所述数据簇中包括至少两个样本数据；S4、根据簇相似度计算公式，计算簇相似度，并根据所述簇相似度，对所述分割后的K-临近图中的数据簇进行合并，得到合并后的K-临近图；S5、将所述枢轴点分配至所述合并后的K-临近图中的数据簇中，得到异常数据检测结果。
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百度查询： 西南交通大学 一种基于图分割的多阶段交叉聚类异常数据检测方法
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