摘  要： 為了更加智能地檢測離群點，克服傳統離群點檢測算法的機械性，提升多維數據集合離群點挖掘效率，在傳統的離群數據挖掘算法的基礎上，提出了一種基于人工神經網絡的多維離群點檢測算法。仿真實驗結果表明，該算法具有對用戶依賴性小、檢測精度高的優點，為檢測離群點提供了一種新的路徑。
關鍵詞： 人工神經網絡；多維數據；智能化；熵權

　離群點（Outlier）就是明顯偏離其他數據、不滿足數據的一般模式或行為、與存在的其他數據不一致的數據[1]。離群點檢測的目的在于從海量數據中找出具有明顯異常行為的數據。離群點的檢測應用于多個行業，如通信盜用、網絡病毒檢測、疾病診斷等方面。目前有一些高效的離群點檢測挖掘算法，比如基于統計的、　距離的、深度的、密度的方法，參考文獻[2]-[6]中較為詳細地介紹了這些方法和各自的局限性。
這些傳統方法雖然有時針對各自的檢測對象具有良好性能，但是前提是必須對數據集有很深入的了解，比如用基于統計的方法，需要預先知道數據集屬于什么分布。這些傳統方法沒有智能挑選的能力，不會從復雜數據集中找出潛藏的規則。如有一組數據A=[1 2 4 8 15 32]，如果按照基于距離的離群點檢測方法檢測，最有異常行為的數據是32，但是如果經過訓練與預測，可發現15這個點在這里才具有最異常的行為。因此，找出數據集中潛在的規則是很有現實意義的。人工神經網絡使得解決這一問題變成了一種可能。
　高維空間點的數據特性決定了其檢測與低維數據集有很大的區別。首先，與低維空間不同的是高維空間中的數據分布比較稀疏，造成高維空間中數據之間的距離尺度及區域密度不再具有直觀的意義[7]。從一個數據點來看，其他點到它的距離落在一個范圍很小的區間內，很難給出一個合適的近似度閾值來確定哪些點與它相似，哪些點不是。另外，對高維數據的估計需要的樣本個數與維數構成指數增加的關系，這在機器學習中稱作著名的維數災難（Curse of Dimensionality）。大量的數據分析問題本質上是非線性的，甚至是高度非線性，對此不能利用已有的快速成熟的線性模型進行研究[8]。
　因此引入熵權的概念，通過它能知道每個屬性對于離群點的貢獻程度，較好地解決了非線性問題，而且分開對于每個屬性值進行預測，然后做一個統計求和，對于位于維數災難有了較好的解決。
1 相關工作
1.1 人工神經網絡
　人工神經網絡（ANN）是一種應用類似于大腦神經突觸連接的結構進行信息處理的數學模型[9]。ANN是一個由大量簡單的處理單元組成的高度復雜的大規模非線性自適應系統[10]。它是對巨量信息并行處理和大規模平行計算的基礎，既是高度非線性的動力學系統，又是自適應組織系統，可用來描述認知、決策及控制的智能行為。對于處理大量原始數據而不能用規則或公式描述的問題，ANN則表現出極大的靈活性和自適應性。
1.2 BP神經網絡的基本結構以及工作范式
　BP網絡是誤差反向傳播神經網絡的簡稱，由輸入層、隱含層、輸出層組成。每一層由一個或多個神經元組成。隱含層可以包括BP網絡的結構，如圖1所示。

　BP神經網絡的輸入層接收輸入樣本信息，隱含層對輸入信息進行處理，輸出層負責處理后的結果。如果輸出層結果與預測值有誤差或者誤差大于給定閘值，則網絡將誤差反向通過輸出層傳遞給隱含層，經過隱含層處理后，傳遞給輸入層，期間相鄰網絡層之間的連接權值經過多次的權值修正。由此通過多次傳輸與反向傳輸，相鄰層之間的連接權值通過不斷修正，從而將誤差控制到給定閘值范圍之內，至此，學習結束。權值不斷調整的過程就是網絡學習的過程。BP神經網絡最直接的優點就是與大腦認知具有一定的相似性，如容錯性、學習能力、非線性等。
1.3 相關定義與公式
　定義1 rji稱為第j個對象在i個屬性上的值，且rji∈[0，1]，則在n個對象d維屬性中，第i維屬性的熵定義為：


2 算法描述及偽代碼
　本文算法（BAOA）將所選數據分為訓練數據和檢測數據（預測數據）。算法將訓練數據當做全部非離群點進行訓練而找出隱藏規則，然后將這規則應用于檢測數據的預測。所選訓練數據通常占全部數據比率為8.5~11.5%左右（此時數據量也比較大），這樣既可以保證訓練的有效性（找出隱藏規則），同時又能保證丟失掉的訓練數據中的離群點（如果存在）對于全部離群點來說影響又不大。該算法除在訓練點數據個數的選取上較為新穎且有實際意義外，而且中間加入判定有無預測值的算法，對于沒有預測值的數據點賦予一個經驗值，這樣更能維持數據監測的穩定性。
　該算法首先對原始數據集中每一個屬性對應的值進行極差變換，然后計算每一個屬性的熵權，而后對數據集中的訓練數據的每一個非空間屬性按照順序排列后經過所選人工神經網絡模型進行訓練，然后對于剩下的所有數據（檢測數據）的每一個屬性按照順序排序后經過所選神經網絡模型進行預測，然后經過算法的判斷函數，將沒有預測值的屬性值人工賦予一個預測值（在經驗波動范圍內），保證每個待檢測的數據點都有預測值。而后將預測值作為標準值，通過計算每一個屬性值自身的的偏差，再結合每一個屬性熵權對它進行處理，得出每一個數據點的離群程度大小，最后按照離群程度從大到小的順序進行排序。
3 仿真
　仿真操作系統和軟件：win7-32、Matlab
　仿真對象：葡萄酒識別數據
　所選數據描述：所選數據來源于由C.Blake于1998年9月21日更新的數據集，它分為低中高三種，個數分別為63，1319，27。有12屬性，分別為：酒精、蘋果酸、灰、鎂、總酚類、黃酮、Nonflavanoid酚類、原花色素、顏色強度、色相、0D280/0D315稀釋葡萄酒、脯氨酸。
　所選ANN網絡：BP網絡
　輸入個數J：4
　輸出個數K：1
　隱含層個數Y：6
　處理說明：在訓練和預測時，每次都是對屬性值排序后進行訓練和預測，這樣更容易找出隱藏規則，計算效率更高，預測效果更好。后s+1到n個數據點每個屬性預測時，前J個作為輸入值時，它沒有對應的預測值。對此進行的處理是此時賦予它一個合適的值（波動大小在經驗范圍內），此次仿真過程中是賦予一個和原始值一樣的值作為預測值。雖然后s+1到n個數據點每個對象按照每個屬性每次排序后對應的前J個值id不一樣，但是因為數據海量，且維數較多，這樣處理后對于離群點的預測并無大的影響。圖2為后800個葡萄酒樣本中脯氨酸的屬性值的真實值和預測值。

　　本文針對高維空間中數據的特點，提出了一種智能找出隱藏規則并且自動檢測離群點的算法。對于多維復雜且對離群點特征沒有明顯約束的數據集，ANN表現出了它的優越性。仿真結果表明， 通過ANN建立的多維離群點檢測，具有傳統方法無可比擬的智能性，而且檢測精度較高。為各位離群點檢測相關專業人員和業務愛好者提供了一種思路。

參考文獻
[1] HAWKINS D M. Identification of outliers[M]. London： Chapman and Hall， 1980.
[2] HAN J， KAMBER M， PEI J. Data mining： concepts and techniques[M]. Morgan kaufmann， 2006.
[3] WANG L， ZOU L. Research on algorithms for mining distance based outliers[J]. Chinese Journal of Electronics， 2005， 14（3） ：384-387.
[4] SHEKHAR S， LU C T， ZHANG P. A unified approach to detecting spatial outliers[J]. GeoInformatica， 2003， 7（2）： 139-166.
[5] AGGARWAL C C， YU P S. Finding generalized projected clusters in high dimensional spaces[M]. ACM， 2000.
[6] 魏藜，宮學慶，錢衛寧，等.高維空間中的離群點發現[J].軟件學報，2002，13（2）：280-290.
[7] SHEKHAR S， LU C T， ZHANG P. A unified approach to detecting spatial outliers[J]. GeoInformatica， 2003， 7（2）： 139-166.
[8] 傅薈璇，趙紅.MATLAB神經網絡應用設計[M].北京：機械工業出版社，2010.
[9] 鐘義信.知識理論與神經網絡[M].北京：清華大學出版社，2009.
[10] 閔劍.人工神經網絡在石化項目績效評價中的應用研究[D].北京：清華大學，2009.