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大數(shù)據(jù)時(shí)代，攻擊篡改、設(shè)備故障、人為造假等原因?qū)е潞Ａ繑?shù)據(jù)中潛藏著許多異常值。準(zhǔn)確地檢測(cè)出數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗，至關(guān)重要。文中提出一種結(jié)合特征切分與多層級(jí)聯(lián)隨杌森林的異常點(diǎn)檢測(cè)模型（ outlier detection modebased on Feature Segmentation and Cascaded Random Forest， FS-CRE）。利用滑動(dòng)窗口與隨機(jī)森林對(duì)原始特征進(jìn)行細(xì)粒度切分，生成類概率向量，用于訓(xùn)練多層級(jí)聯(lián)的隨杌森林;級(jí)聯(lián)層中最后一層的隨杋森林投彯決定樣本的最終類別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新方法在基于多個(gè)UCⅠ數(shù)據(jù)集進(jìn)行的異常分類任務(wù)中均獲得較高Fl- measure評(píng)分;級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)使新模型相比于經(jīng)典的隨機(jī)森林算法進(jìn)一步提高了泛化能力;在高維數(shù)據(jù)集上所提方法比梯度提升決策樹(shù)和ⅪGυBωost擁有更優(yōu)的性能，且超參數(shù)較少，易于調(diào)優(yōu)，具有更好的綜合性能。
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