文档名：不平衡数据集异常检测和分类算法
摘要：针对传统异常检测模型在面对不平衡样本集时存在参数优化困难、少数类识别效果差等问题,提出一种组合模型以实现不平衡数据集的异常检测和分类.首先利用支撑向量数据描述构造闭合曲面实现"异常"检测,然后提出改进少数样本合成技术对"异常"数据进行过采样以构建平衡数据集,最后利用所提最大类间-类内距K-均值聚类进行自动聚类,实现3种异常数据的分类判决.结果表明,所提方法能够获得较高的异常检测和分类性能,并且具有较强的泛化能力.
作者：樊芮 陈湘媛 王冠男 崔艳辉 Author：FANRui CHENXiangyuan WANGGuannan CUIYanhui
作者单位：国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心)智能电气量测与应用技术湖南省重点实验室,长沙410004国网征信有限公司,北京100055
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(9)
分类号：TP391
关键词：异常检测及分类 不平衡数据 最大类间-类内距K-均值聚类 少数样本合成技术 过采样
Keywords：anomalydetectionandclassification unbalanceddata maximizationofinter-intraclassdistanceK-meansclustering syntheticminorityover-samplingtechnique over-sampling
机标分类号：TP301.6TP181TP242
在线出版日期：2023年10月11日
基金项目：湖南省电力公司网上国网服务提升项目不平衡数据集异常检测和分类算法[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2023, 35(9)樊芮 陈湘媛 王冠男 崔艳辉针对传统异常检测模型在面对不平衡样本集时存在参数优化困难、少数类识别效果差等问题,提出一种组合模型以实现不平衡数据集的异常检测和分类.首先利用支撑向量数据描述构造闭合曲面实现"异常"检测,然后提出改进少数样本...参考文献和引证文献
参考文献
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