[发明专利]一种基于极限学习机的密度聚类离群点检测方法

摘要

本发明提供的一种基于极限学习机的密度聚类离群点检测方法，充分结合了机器学习方法的优势与聚类算法的优势，利用极限学习机来给出聚类算法中关键的阈值，可以拓宽密度聚类算法的应用范围和提高密度聚类算法的准确度。包括以下步骤：1选取一段日志类型为3的历史数据，包含正常数据和掉线数据；2对报文数据进行预处理；3将预处理之后的且带有标签的数据导入极限学习机中；4通过极限学习机得出基于权值的局部离群因子的阈值；5设定密度聚类的阈值；6导入实时数据；7计算实时数据的基于权值的局部离群因子；8判断出掉线报文。