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基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法
摘要：
随着数据大规模化和数据分析的广泛应用，如何有效地检测出数据中的异常值成为了一个重要的问题。在此背景下，无监督异常检测方法逐渐引起了研究人员的关注。本文提出了一种基于改进CURE聚类算法的无监督异常检测方法。首先介绍了CURE聚类算法的基本原理，然后针对其在异常检测中存在的问题，提出了一种改进的CURE聚类算法。最后通过实验验证提出的方法在异常检测中的良好性能。
关键词：无监督异常检测；CURE聚类算法；改进；实验验证
Abstract:
Withthelarge-scaledataandextensiveuseofdataanalysis,ithasbecomeanimportantissuetodetectoutliersindataeffectively.Inthiscontext,theunsupervisedanomalydetectionmethodhasgraduallyattractedtheattentionofresearchers.ThispaperproposesanunsupervisedanomalydetectionmethodbasedonimprovedCUREclusteringalgorithm.Firstly,thebasicprincipleofCUREclusteringalgorithmisintroduced,andthenamodifiedCUREclusteringalgorithmisproposedfortheproblemsexistinginanomalydetection.Finally,theproposedmethodisverifiedthroughexperiments.
Keywords:unsupervisedanomalydetection;CUREclusteringalgorithm;improvement;experimentalvalidation
一、引言
异常检测在很多领域都有广泛的应用，如网络入侵检测、异常金融交易检测等。由于异常样本数量往往比较少，很难通过监督学习来实现，因此无监督异常检测方法逐渐受到重视。目前，常用的无监督异常检测方法主要包括基于密度的方法、基于距离的方法、基于聚类的方法等。
聚类算法是一种常用的非监督学习方法，可以将数据集中的数据划分为若干个类别。CURE聚类算法是一种基于层次聚类的算法，将数据集划分为层次结构，可以更好地表示数据的结构。本文在CURE聚类算法的基础上，提出了一种改进的CURE聚类算法，并将其应用于无监督异常检测中。
二、CURE聚类算法
CURE(ClusteringUsingRepresentatives)聚类算法是一种基于层次聚类的算法，该算法首先选取一些代表点，然后将数据集划分为若干个簇。CURE聚类算法的具体步骤如下：
（1）随机选取k个数据点作为代表点。
（2）计算每个数据点到代表点的距离，选取每个簇中到代表点距离最小的元素作为该簇的新代表点。
（3）将代表点分为若干层次，每层选取一定比例的代表点，构成一个超级代表点。将数据集划分为若干个簇，并选取每个簇的超级代表点作为该簇的代表点。
（4）用聚类中心代替簇中所有数据点，重新计算簇的代表点，并进行迭代，直到收敛。
CURE聚类算法将数据集划分为层次结构，可以更好地表示数据的结构。但是在处理大规模的数据集时，CURE聚类算法会出现以下问题：
（1）CURE聚类算法需要进行大量的计算，时间复杂度高。
（2）CURE聚类算法的代表点是任意选取的，对于不同的数据集，选取的代表点可能不同，会导致聚类结果的不稳定性，且容易受到噪声数据的影响。
三、改进的CURE聚类算法
针对CURE聚类算法存在的问题，提出了一种改进的CURE聚类算法，其主要思想是通过改变代表点的选取方式来提升聚类效果。改进的CURE聚类算法的具体步骤如下：
（1）根据数据集的分布情况，选取若干个中心点作为初始代表点，避免随机选取代表点的不确定性。
（2）将数据集划分为若干个簇，每个簇的中心点作为该簇的代表点。
（3）根据每个簇的代表点之间的距离，选取若干个重要的节点作为超级代表点，用于表示整个数据集的结构。
（4）将数据集划分为若干个簇，并选取每个簇的超级代表点作为该簇的代表点。
（5）用聚类中心代替簇中所有数据点，重新计算簇的代表点，并进行迭代，直到收敛。
改进的CURE聚类算法通过选取中心点作为初始代表点，避免了随机选取代表点的不确定性，同时通过选取重要的节点作为超级代表点，可以更好地表示数据集的结构。
四、实验验证
为了验证提出的改进方法在无监督异常检测中的有效性，本文进行了实验验证。实验环境为Intel(R)Core(TM)