【摘 要】
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针对现有基于随机森林的异常检测算法性能不高的问题,提出一种结合双特征和松弛边界的随机森林算法用于异常点检测。首先,在只使用正常类数据构建随机森林的分类决策树过程中
【机 构】
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福建师范大学数学与信息学院,福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672157);福建省自然科学基金资助项目(2018J01778)~~
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针对现有基于随机森林的异常检测算法性能不高的问题,提出一种结合双特征和松弛边界的随机森林算法用于异常点检测。首先,在只使用正常类数据构建随机森林的分类决策树过程中,在二叉决策树的每个节点里记录两个特征的取值范围(每个特征对应一个值域),以此双特征值域作为异常点判断的依据。然后,在进行异常检测时,当某样本不满足决策树节点中的双特征值域时,该样本被标记为候选异常类;否则,该样本进入决策树的下层树节点继续作特征值域的比较,若无下层节点则被标记为候选正常类。最后,由随机森林算法中的判别机制决定该样本的类别。在5个
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