基于先验聚类的机电设备环境参数异常检测算法

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摘 要: 传统的聚类异常数据检测算法在处理高维度、大数据量且异常值分布杂乱的机电设备环境参数时,存在聚类效果差和检测效率低的问题。为此,在原有异常检测算法的基础上提出一种基于先验聚类的机电设备环境参数异常检测算法。该算法改用历史数据构建先验聚类,确保聚类构建不会受太多异常环境参数所影响;在选取聚类中心时引入密集度的概念,以确保聚类中心的可靠性,并在选取聚类中心过程中去除已选聚类中心周围的数据点,防止选取的聚类中心集中在某一区域,以此提升聚类效果。(剩余11420字)