使用一种 DBSCAN 聚类算法变体检测船舶异常行为的替代度量
统计方法学
2021-07-09 v2 应用统计
机器学习
摘要
快速且准确地识别船舶异常行为的需求日益增长。本文应用一种密度空间噪声聚类（DBSCAN）算法的变体，根据给定的船舶自动识别系统（AIS）数据识别此类异常行为。该 DBSCAN 算法变体此前已在文献中被提出，在本研究中，我们阐明并探讨了该算法的数学细节，并引入了一种比先前所建议的更具统计信息量的替代异常度量。
引用
@article{arxiv.2006.01936,
title = {An Alternative Metric for Detecting Anomalous Ship Behavior Using a Variation of the DBSCAN Clustering Algorithm},
author = {Carsten Botts},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.01936},
year = {2021}
}