改进的基于PSO的离群点检测算法

针对Mohemmed等新近提出的基于粒子群优化(PSO)算法的离群点检测方法(MOHEMMED A,ZHANG M,BROWNE W.Particle swarm optimisation for outlier detection[C]∥GECCO'10:Proceedings of the 12th AnnualConfernce on Genetic and Evolutionary Computation.Oregon,Portland:ACM,2010:83-84)可能出现适应值和相应数据对象的离群度不匹配的不合理现象,分析了存在这种现象的原因,并提出一种改进的适应值函数.新的适应值调整了对不合理邻域半径估值的惩罚力度,从而弱化粒子适应值和对象离群度之间的偏差;算法在解空间范围内搜索近似最优粒子,以确定合适的邻域半径估值;最终基于该半径估值衡量各数据对象的离群度.通过对若干UGI数据案的实验表明,采用新的适应值函数的离群检测算法优于原有方法和LOF方法.所提算法不仅解决了上述存在的问题,离群点检测效果也更突出,这表明合理定义适应值函数有助于提高算法的检测质量.