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基于密度的局部离群点挖掘算法研究的中期报告
一、研究背景
在数据挖掘中，离群点（outliers）是指在数据集中与其他数据点明显不同或异常的数据点。离群点的挖掘是数据分析的关键问题之一，它能够提供有用的信息并帮助我们发现数据中隐藏的信息。局部离群点（LocalOutliers）指的是在局部区域内表现异常的数据点，这种方法通常可以发现全局离群点无法发现的“局部离群点”。
基于密度的局部离群点挖掘算法是一种常见的局部离群点挖掘方法。它假设局部离群点周围的正常数据点簇是由高密度区域组成的，并将数据点的局部密度作为判断其是否为离群点的依据。这种方法在处理高维数据时表现出很好的效果，得到了广泛的应用。
二、研究内容
本研究旨在研究和改进基于密度的局部离群点挖掘算法。具体包括以下内容：
（1）针对现有算法在处理带有噪声的数据时容易出现误判的问题，提出一种基于加权局部密度的离群点挖掘算法。
（2）针对现有算法在处理数据分布多样性较大的数据时效果不佳的问题，提出一种多簇特征提取方法，以提高局部密度计算的准确性和鲁棒性。
（3）利用实验验证改进算法的性能和效果，并进行与其他离群点挖掘算法的对比。
三、研究进度
目前，我们已经完成了对相关文献的调研和分析，并对基于密度的局部离群点挖掘算法进行了深入的研究。在此基础上，我们已经提出了基于加权局部密度的离群点挖掘算法，并正在进行算法实现和实验验证的工作。同时，我们也正在研究和优化多簇特征提取方法，并计划在下一步开展探究性实验和性能测试。
预计完成时间为2022年底。