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高维数据离群点挖掘方式改进研究
摘要：
高维数据的离群点挖掘一直是数据挖掘领域内的一个重要问题，如何有效地挖掘高维数据中的离群点，不仅对于数据集的有效性和精度有着重要的影响，同时对于保障数据的安全性也有着重要的作用。本文针对现有离群点挖掘算法存在的问题，提出了针对高维数据离群点挖掘方式的改进方法，并对其进行了实验验证。
关键词：高维数据；离群点挖掘；改进方法；实验验证。
引言：
随着数据量的不断增长和数据维度的不断扩展，高维数据的出现已经成为了数据挖掘领域的主流研究方向之一。高维数据中通常存在着离群点，这些点往往会对整个数据集的正确性和精度造成重要的影响。因此，有效地挖掘高维数据中的离群点一直是数据挖掘研究领域的热点问题之一。
目前，已经有很多关于高维数据离群点挖掘的研究，如基于统计学方法的离群点检测算法、基于聚类方法的离群点检测算法、基于距离的离群点检测算法等。然而，这些现有的离群点检测算法仍然存在一些问题，例如对于高维数据的处理能力较差，误检率较高等。
针对现有离群点检测算法存在的问题，本文提出了一种针对高维数据离群点挖掘的改进算法。该算法基于聚类方法，着重考虑了高维数据中点与点之间的相似度以及聚类过程中的误差控制问题，从而在高维数据中有效地挖掘出了离群点。同时，还通过实验验证证明了该方法的有效性和优越性。
本文的主要贡献在于：
1.提出了一种针对高维数据离群点挖掘的改进算法；
2.实验验证了该算法的有效性和优越性；
3.对于现有的离群点检测算法存在的问题进行了解决。
文章结构：
本文共分为四个部分。第一部分介绍了高维数据离群点的概念和影响。第二部分对于现有的高维数据离群点挖掘算法进行了分析和讨论。第三部分提出了一种针对高维数据离群点挖掘的改进算法，并对其进行了实验验证。最后，第四部分进行了总结和未来工作的展望。
一、高维数据离群点的概念和影响
高维数据指的是数据集中所包含的属性数量非常大，多维数据空间的数据。对于高维数据集来说，往往存在一些离群点，这些点的特征与其他点相比较为异常，因此具有一定的特殊性质。离群点的存在不仅会对数据集的正确性和精度造成影响，在一些需要保证数据安全性的场景中还会存在着潜在的安全风险和威胁。
二、现有高维数据离群点挖掘算法分析与讨论
针对高维数据离群点挖掘，已经有很多现有的算法，如基于统计学方法的算法、基于聚类方法的算法以及基于距离的算法等。这些算法分别从不同的角度来挖掘高维数据中的离群点，但是仍然存在一些问题。
1.基于统计学方法的算法
统计学方法通常是挖掘离群点的最基本方法之一，其思想是通过统计学分布来推测哪些数据属于正常数据，哪些数据属于离群数据。其中比较经典的方法是基于Z-score值的离群点检测算法和箱线图离群点检测算法。
然而，统计学方法通常基于了一些假设，而这些假设很难在高维数据中得到满足。例如，统计学方法通常需要假设数据集是正态分布的，而高维数据的分布往往更加复杂难以描述，这就导致了很多统计学方法在高维数据中的效果不是很理想。
2.基于聚类方法的算法
基于聚类的方法通常是通过将数据划分为多个簇，然后根据簇内和簇间的差异程度来判断哪些数据属于离群点。该方法的优点是可以很好地处理非线性的高维数据，同时还可以提供一个聚类结果来帮助理解数据。
然而，基于聚类方法的离群点检测算法也存在着一些问题。其最大的问题是需要预先设置聚类数量和聚类中心，而这些设定往往对于离群点检测来说是不够灵活的。无论是设置的聚类数量过多或者过少，都会导致挖掘出的离群点的错误率上升。另外，聚类算法的运行时间也往往比较长，在大数据集上面的效率也很难得到保证。
三、针对高维数据离群点挖掘的改进算法
本文针对前文中分析出的现有算法的不足，提出了一种针对高维数据离群点挖掘的改进算法，该算法基于聚类方法，通过设置全局和局部相似度阈值，并通过动态调整簇半径的方式来避免聚类数量和聚类中心的设置难题，从而更好地挖掘出离群点。
1.算法流程
①初始化：设置簇间相似度阈值和簇内相似度阈值；
②对于每一个数据点，计算该数据点和其他数据点之间的相似度；
③根据簇间相似度阈值和簇内相似度阈值，将相似度高的数据点划分为同一个簇；
④对于每个簇，计算该簇内数据点之间的距离，然后根据距离大小调整簇半径；
⑤将簇半径与局部相似度阈值进行比较，并将不超过该阈值的数据点视为离群点。
2.算法优化
为了防止部分噪声干扰数据点被误判为离群点，经过实验验证，本文对该算法进行了一些优化。具体做法是在算法流程中增加了一个标签——可能离群点标签，用于标准化统计学分数的值，并通过相应的阈值限制来进行筛选，以达到更加准确和准确的离群点挖掘效果。
3.实验结果
为了验证本文所述算法的有效性，我们在三个实验数据集（包括世界范围的COVID-19感染数据、鸢尾花数据集和手写数