一種基于k近鄰圖的稀有類檢測算法
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標簽：檢測算法(25177)
稀有類檢測的目標是為無類別標簽的數據集中的每個類，特別是僅含少量數據樣本的稀有類，尋找到至少一個數據樣本以證明數據集中存在這些類．該技術在金融欺詐檢測及網絡入侵檢測等現實問題中具有廣泛的應用場景．但是，現有的稀有類檢測算法往往存在以下問題：（1）時間復雜度比較高；或（2）對原始數據集需要一定的先驗知識。如數據集中各類數據樣本所占比例等．提出了一種基于K鄰近圖的無先驗快速稀有類檢測算法KRED，通過利用稀有類數據樣本在小范圍內緊密分布所造成的與周邊數據分布的不一致性來定位稀有類．為此，KRED將給定數據集轉化為K鄰近圖，并計算圖中各頂點入度和邊長的變化．最后，將以上變化最大的頂點對應的數據樣本作為稀有類的候選樣本．實驗結果表明：KRED有效提高了發現數據集中各個類的效率，明顯縮短了算法運行所需時間．
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