CN102360378A - 一种时序数据离群点检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种时序数据离群点检测方法，包括以下步骤：将训练数据集中的时序数据按星期一到星期日划分进行聚类；使用每次聚类结果中最大的簇构建时序数据在星期粒度下的数据分布模型；根据所述数据分布模型，找出训练数据集中所有的异常值，分别求出各个时段的数据分布模型；查找符合各个时段的数据分布模型的异常值中，是否存在以大于星期粒度的时间粒度为周期发生的周期事件，如果存在，将其记录下来，作为一类特殊周期模式；判断测试数据集中的时序数据是否符合星期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点；否则，判断该时序数据是否符合特殊周期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点，否则判定该时序数据为离群点。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据的特征检索方法，特别是一种基于多粒度周期模式的时序数据离群点检测方法。
背景技术
离群点检测是数据挖掘中的四类知识发现任务之一，其目的在于发现与其它数据的一般行为或模型不一致的数据对象，也就是离群点。在现实生活中，存在着各种包含周期性事件的时间序列数据，对时序数据进行离群点检测在许多领域中都有现实意义。
基于周期模式分析的时序离群点检测可以引导人们去研究离群点产生的原因，有利于及时解决与应对突发或异常事件。目前在时序离群点检测方法中，大都没有考虑到时序数据本身的周期性。在针对周期性时序数据研究的方法中，处理的大都是名词性属性的序列数据，无法对实值性属性的时序数据进行处理。
发明内容
发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种时序数据离群点检测方法，利用得到的周期模式来发现那些偏离周期模式的离群点。
为了解决上述技术问题，本发明公开了一种数据离群点检测方法，包括以下步骤：
步骤(1)将训练数据集中的时序数据按星期一到星期日划分，利用K-means算法对按天划分的时序数据分别进行聚类，每聚类一次得到一组簇，每个时序数据表示一个时间对应的一个事件；
步骤(2)进行迭代，使用每次聚类结果中最大的簇构建时序数据在星期粒度下的数据分布模型；与人类生活相关的时序数据中，最有代表性的是每一星期的数据都具有类似的模式，因此将星期(week)作为周期模式分析的基本粒度，简称星期粒度。
步骤(3)根据所述数据分布模型，找出训练数据集中所有的异常值，将所述异常值按照同月同日划分，将每日按照小时划分为各个时段，并分别求出各个时段的数据分布模型；
步骤(4)查找符合各个时段的数据分布模型的异常值中，是否存在以大于星期粒度的时间粒度为周期发生的周期事件，如果存在，将其记录下来，作为一类特殊周期模式；
步骤(5)判断测试数据集中的时序数据是否符合星期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点；否则，判断该时序数据是否符合特殊周期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点，否则判定该时序数据为离群点。
本发明，步骤(1)中，使用参数k来控制簇的数量，并计算每个簇的中心值c，使用中心值c将时序数据离散化，k取任意自然数。
本发明，构建数据分布模型时，假设时序数据将服从两种分布之一：均匀分布或正态分布；其中(1)函数add(0，μ，σ)中第一位0代表时序数据服从均匀分布，第二位表示期望值，均匀分布中期望值等于时序数据的值value，第三位表示标准差，均匀分布中标准差为0，add函数表示将该时序数据的模型加入本类模式，服从均匀分布，则数据就会有相同的value值，因此标准差也为0.2)函数add(1，μ，σ)中第一位1代表时序数据服从正态分布，μ为期望值，σ为标准差，根据计算得到对应该簇的期望和标准差，即得到该簇的分布。
本发明，在函数add(1，μ，σ)中，判断时序数据是否符合某正态分布时，选取的阈值为4σ，如果时序数据与此正态分布的期望偏离大于该阈值，则判定时序数据不满足假设的正态分布，则判定该时序数据为不满足数据分布模型。因为同一正态分布的数据与期望偏离小于4倍标准差的概率大于0.9999。如果与此正态分布的期望偏离大于该阈值，本发明认为它们不是来自同一数据模型。
本发明步骤(4)中查找符合数据行为模型的异常值时，将同月同日的时序数据划分至同一个集合，按照日历类型进行转换，其中日历类型为公历或者农历。
有益效果：本发明将基于不同的时间间隔粒度(以年、周为不同的时间粒度)来探测不同的周期模式，并利用得到的结果来发现那些偏离周期模式的离群点。与现有技术相比，其显著优点是可以避免将较大时间粒度下的周期性正常数据误报为异常值，提高了异常检测的准确率。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。
图1是本发明方法的总体结构图。
图2是本发明方法的流程图。
图3是离群点检测部分流程图。
具体实施方式
如图1所示，本发明方法包含3个基本部分：首先，基于训练数据集找出每周的数据行为模式，判定数据的模型；然后，生成不同的粒度特殊周期模式；对于测试数据集，利用上面得到的周期模式探测离群点。
本发明方法流程如图2所示，下面详细说明：
步骤(1)将训练数据集中的时序数据按星期一到星期日划分，利用K-means算法对按天划分的时序数据分别进行聚类，每聚类一次得到一组簇，每个时序数据表示一个时间对应的一个事件；
步骤(2)进行迭代，使用每次聚类结果中最大的簇构建时序数据在星期粒度下的数据分布模型；与人类生活相关的时序数据中，最有代表性的是每一星期的数据都具有类似的模式，因此将星期(week)作为周期模式分析的基本粒度，简称星期粒度。
步骤(3)根据所述数据分布模型，找出训练数据集中所有的异常值，将所述异常值按照同月同日划分，将每日按照小时划分为各个时段，并分别求出各个时段的数据分布模型；
步骤(4)查找符合各个时段的数据分布模型的异常值中，是否存在以大于星期粒度的时间粒度为周期发生的周期事件，如果存在，将其记录下来，作为一类特殊周期模式；
如图3所示，步骤(5)判断测试数据集中的时序数据是否符合星期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点；否则，判断该时序数据是否符合特殊周期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点，否则判定该时序数据为离群点。
本发明采用经典的K-means聚类算法聚类，先将数据分为k个簇(k是提前设置的参数)，并且通过将每个数据点用它所在簇的中心值表示来达到离散化的效果。具体计算方法为：
循环遍历每个簇：计算每个簇的中心值c；
循环遍历数据集中的每个时序数据点d，将c赋值给d，c即是d所在簇的中心值。
利用该方法，步骤(3)中根据聚类结果中最多的一类，也就是正常值所在的那一类，来判定时序数据的周期行为模型，假设数据服从两种分布之一：均匀分布或正态分布。使用最大的簇来构建数据模型时：函数add(0，value，0)；括号中的三个参数分别表示模型类型，时序数据的值和标准差，其中模型类型为0，代表数据服从均匀分布。函数add(1，μ，σ)；模型类型为1，代表数据服从正态分布，μ，σ分别为期望值和标准差。
实施例
本实例使用的数据集表示了不同时段学校教学楼里的人数，其构造方法如表1.1所示。这是结合实际情况设计的，在六点前教学楼不开门，因此人数为0，正常工作日的人数比周末的明显要多，而且平常上课在上下午各有一个人数高峰期。表中的N(μ，σ)表示数据满足以μ为期望，以σ为标准差的正态分布。
表1.1教学楼人数数据集的构造方式，每一天的人数分布对应一个时序数据。
| 时间(小时) | 周末 | 工作日 |
| 0:00～5:00 | 0 | 0 |
| 6:00～7:00 | N(5，1) | N(20，1) |
| 8:00～11:00 | N(30，5) | N(200，10) |
| 12:00～14:00 | N(10，1) | N(20，1) |
| 15:00～17:00 | N(50，5) | N(200，10) |
| 18:00～21:00 | N(20，2) | N(100，5) |
| 22:00～23:00 | N(5，1) | N(20，1) |
同时，本实施例假定每年的1月和8月分别为寒假和暑假，以及五一三天和十一七天假期教学楼都不开放，即人数为0，这将作为特殊周期模式设计。
对应于前述的步骤(1)，如表1.1所示，将数据集按照星期一至星期日进行划分，星期一到星期五为工作日，星期六到星期日为周末。然后用K-means对数据进行聚类。
对应于步骤(2)，根据每次聚类结果中最大的簇构建时序数据在星期粒度下的数据分布模型，如表1.2所示的前12小时周日数据分布和周一数据分布的总体情况即期望和，可以看出，其计算结果与数据集的构造相差无几，说明该星期模式准确描述了数据的分布情况。
对应于步骤(3)，如表1.2所示，将每日按照小时划分为各个时段，并分别求出各个时段的数据分布模型。
表1.2教学楼人数数据集的星期模式表示。
对应于步骤(4)，对于星期模式的异常值，再次查找以大于星期粒度的时间粒度为周期发生的周期事件，得到特殊周期模式，如表1.3所示，1948.1.1为元旦，假期学校无人记作一种特殊周期模式。
表1.3教学楼人数数据集的特殊周期模式表示。
实例中生成了六十年的数据，其中前五十年作为训练数据集(1948年1月1日至1997年12月31日)，后十年作为测试数据集(1998年1月1日至2007年12月31日)。表4.2和4.3分别给出了算法从训练数据中得出的星期模式与特殊周期模式。表4.2显示了，以周日和周一前12个小时为代表的数据分布情况，其中分布类型为0代表均匀分布，为1代表正态分布。从表中可以看出，结果与构造函数非常接近，即准确地计算出了数据的分布情况。表4.3以1月1日为例说明了特殊模式的表示形式，周期即事件发生的固定间隔，模型即这一天的数据分布。实例中，算法将预先假定的特殊周期模式全部都找出，即每年的假期教学楼里的人数均为0。
表1.4给出了对测试数据进行离群点探测的结果，并且对比了不带特殊周期模式和带特殊周期模式的结果，前者将有规律的特殊事件作为离群点，而后者正确判断了并没有离群点存在。从此可以看出有了特殊周期模式，能够减少对此类事件的离群点误报。
表1.4结果对比。
| 不带特殊周期模式 | 带特殊周期模式 |
| 1998-01-01 | -- |
| 1998-01-02 | -- |
| 1998-01-03 | -- |
| 1998-01-04 | -- |
| 1998-01-05 | -- |
| 1998-01-06 | -- |
| ... | ... |
该实例说明了本算法能准确计算出星期模式及特殊周期模式，并且基于这两种模式可以有效避免对有规律的特殊事件进行误报。
本发明提供了一种时序数据离群点检测方法的思路及方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。
Claims (5)
1.一种时序数据离群点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)将训练数据集中的时序数据按星期一到星期日划分，利用K-means算法对按天划分的时序数据分别进行聚类，每聚类一次得到一组簇，每个时序数据表示一个时间对应的一个事件；
步骤(2)进行迭代，使用每次聚类结果中最大的簇构建时序数据在星期粒度下的数据分布模型；
步骤(3)根据所述数据分布模型，找出训练数据集中所有的异常值，将所述异常值按照同月同日划分，将每日按照小时划分为各个时段，并分别求出各个时段的数据分布模型；
步骤(4)查找符合各个时段的数据分布模型的异常值中，是否存在以大于星期粒度的时间粒度为周期发生的周期事件，如果存在，将其记录下来，作为一类特殊周期模式；
步骤(5)判断测试数据集中的时序数据是否符合星期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点；否则，判断该时序数据是否符合特殊周期模式，如果符合，则判定该时序数据为非离群点，否则判定该时序数据为离群点。
2.根据权利要求1所述的一种时序数据离群点检测方法，其特征在于，步骤(1)中，使用参数k来控制簇的数量，并计算每个簇的中心值c，使用中心值c将时序数据离散化，k取任意自然数。
3.根据权利要求1所述的一种时序数据离群点检测方法，其特征在于，步骤(2)中，构建数据分布模型时，假设时序数据将服从两种分布之一：均匀分布或正态分布；其中(1)函数add(0，μ，σ)中第一位0代表时序数据服从均匀分布，第二位表示期望值，均匀分布中期望值等于时序数据的值value，第三位表示标准差，均匀分布中标准差为0；(2)函数add(1，μ，σ)中第一位1代表时序数据服从正态分布，μ为期望值，σ为标准差。
4.根据权利要求3所述的一种时序数据离群点检测方法，其特征在于，在函数add(1，μ，σ)中，判断时序数据是否符合正态分布时，选取的阈值为4σ，如果时序数据与此正态分布的期望偏离大于该阈值，则判定时序数据不满足假设的正态分布，则判定该时序数据为不满足数据分布模型。
5.根据权利要求1所述的一种时序数据离群点检测方法，其特征在于，步骤(4)中查找符合数据行为模型的异常值时，将同月同日的时序数据划分至同一个集合，按照日历类型进行转换，其中日历类型为公历或者农历。
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