何奇峰

（北京邮电大学经济管理学院，北京 海淀 100876）

时空异常值检测的研究

何奇峰

（北京邮电大学经济管理学院，北京 海淀 100876）

异常值检测是数据挖掘研究领域的一个相当重要的分支，异常值检测的目的是寻找与其他大多数对象不同的个体，又常被称为离群检测或者是例外挖掘。许多文献已经对空间异常值检测和时间序列异常值的检测进行了研究，然而同时对时间维度和空间维度进行异常值侦测的还不多；本文将分别从时间和空间这两个维度出发对异常值的检测进行研究，然后再将这两个维度结合起来，提出一种全新的时空异常值的检测方法，为未来时空异常值的检测奠定基础。

异常值检测；数据挖掘；voronoi图；k-means聚类

本文著录格式：何奇峰. 时空异常值检测的研究[J]. 软件，2016，37（12）：162-165

0 引言

异常值检测是数据挖掘研究领域的一个相当重要的分支，异常值检测的目的是寻找与其他大多数对象不同的个体，又常被称为离群检测或者是例外挖掘。异常值检测在诸如金融欺诈、入侵检测、公众健康与生态环境监测预报等多个领域都取得了相当不错的应用。随着大数据时代的到来，越来越容易取得像温度，用户流量使用等时空数据，检测这类数据异常值的重要性也日益凸显。

空间异常值是指那些非时空值与周围相邻的个体显著不同的值。这表明具有空间异常值的个体是与它相邻的个体显著不同的，然而他并非与总体有显著的不同。……