摘要：提出了一种基于多示例学习（multi-instance learning,MIL）的局部离群点检测算法,称之为MIL-LOF（a local outlier factor based on multi-instance learning）.算法采用MIL框架,首先将真实对象提取为多示例形式,然后运用退化策略和权重调整方法,计算综合离群点因子,最后检测离群点.在实际企业监控数据以及公共数据集上将MIL-LOF与经典局部离群点检测算法及其优化算法进行了对比实验,结果表明本文提出的MIL-LOF算法在准确性、全面性及高效性上相对其他算法均可获得较为明显的提高.http://www.cqvip.com//QK/93243X/201604/669971606.html

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