利用 $Q_n$ 估计量在数据流中快速检测离群点
数据结构与算法
2020-01-10 v2
摘要
我们提出 FQN (Fast )，一种用于在数据流中快速检测离群点的新算法。该算法在滑动窗口模型下工作，通过巧妙计算当前窗口中的 尺度估计量来判断某项是否为离群点。我们将我们的在线 算法与 Nunkesser 等人提出的最先进竞争算法进行了充分比较，表明 FQN (i) 更快，(ii) 其计算复杂度不依赖于输入分布，且 (iii) 所需空间更少。在合成数据集上的大量实验结果证实了我们所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1910.02459,
title = {Fast Detection of Outliers in Data Streams with the $Q_n$ Estimator},
author = {Massimo Cafaro and Catiuscia Melle and Marco Pulimeno and Italo Epicoco},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.02459},
year = {2020}
}