改进密度峰值支撑点选取及其在度量空间离群检测的应用

基于支撑点的度量空间离群检测算法旨在尽快提高离群度阀值,以达到快速检测离群点的效果,然而现有的相关算法缺乏有效的支撑点选取方法,造成支撑点选取结果不稳定,最终导致算法性能波动较大,应用于聚类的密度峰值算法不失为一种良好的支撑点选取算法,然而其密度峰值搜索目标难以确定.通过改进密度峰值算法,通过自动确定距离值,计算该范围内对象的数量来确定密度峰值,从而选取出具有最大密度的支撑点,应用于度量空间离群检测之中.实验结果表明该算法较已有算法获得较大的提升,平均加速比为2.41,最高达6.28;距离计算次数平均减少60.67％,最高达91.17％,而建立索引所需时间在可接受范围内.