中文引用格式： 劉道君，劉帥，張玉松，等. 基于K-means的異常識別方法[J]. 電子技術應用，2025，51(5)：62-67.
英文引用格式： Liu Daojun，Liu Shuai，Zhang Yusong，et al. Outlier detection method based on K-means[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(5)：62-67.
引言
異常識別在當今社會中具有重要意義，它可以幫助提高安全性、優化效率、預測未來、改善數據質量以及支持決策，在各個領域中推動進步和發展。隨著技術的不斷發展和應用范圍的擴大，異常識別將繼續發揮重要作用，并為人類社會帶來更多的益處。
當前，已有上千種異常識別算法被陸續提出。它們大致可以被劃分為基于統計、基于距離、基于深度學習、基于集成的算法。具體地，基于統計的算法使用數據的統計特性來識別異常值，常見的統計信息包括均值、標準差、中位數、百分位數等。基于距離的算法通過計算對象之間的相似度或距離來識別異常值。基于集成的算法結合多個基本異常檢測模型的輸出，以提高整體的性能和魯棒性。基于深度學習的算法利用多層神經網絡來學習數據的復雜特征，并在此基礎上進行異常檢測。盡管上述類型算法已經被驗證可以在各樣場景下很好地識別數據集中的復雜異常，但大多算法面臨一個共同的問題，就是需要若干輸入參數，且異常識別效果與參數值高度相關。然而，異常識別是一種無監督分析任務，這意味著面對未知數據集時，將無法客觀地預測哪些參數值是適當的。一種名為DPC的算法解決了上述問題，它通過識別簇邊界區域，然后將邊界區域中密度小于密度均值的對象識別為異常，識別過程中不需要輸入任何參數。然而，DPC的異常識別效果易受對象分布的影響。若簇間較為接近時，會有許多正常數據對象被錯誤地識別為異常。顯然，如果構建一個既無輸入參數又有優異的異常識別效果的算法模型將是有意義的。
為了實現上一目標，本文提出了一種全新的名為K-outlier的算法。具體地，K-outlier算法首先將數據集劃分為個簇，其中為數據集中數據對象的數量。由于異常對象分布相對稀疏，因此異常對象將被劃分到只包含少量對象的小簇中。然后，K-outlier算法統計每個簇中對象的數量，并生成數量概率圖，稱之為決策圖。從決策圖中，使用者可以很清晰地識別出哪些簇中的對象數量少且概率低，從而將它們識別為異常簇（因為異常對象的數量遠小于正常對象，且異常對象所在簇中對象的數量也遠小于正常對象所在簇中對象的數量），其中的對象識別為異常。K-outlier算法的主要貢獻：
(1)首次將K-means引入異常識別任務。K-means是最經典的聚類算法，盡管它沒有異常識別能力，但它具有低時間復雜的優勢，可以幫助K-outlier算法快速識別出異常。
(2)生成可視決策圖代替輸入參數。K-outlier算法不再像其他異常識別算法需要輸入參數來識別異常，使用者可以通過決策圖提供的可視信息直接得到異常識別結果。
(3)K-outlier算法的異常識別效果不受對象分布的影響。由于將異常劃分到小簇中，與正常對象進行了物理隔離，因此不受正常對象分布的影響。
(4)通過大量實驗驗證了K-outlier算法的有效性。實驗表明K-outlier算法對密度不平衡數據集、復雜分布數據集具有一定的魯棒性。在7個真實世界數據集上，相比于現有算法，K-outlier算法取得了最優的結果。
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作者信息：
劉道君，劉帥，張玉松，歐思程
（中國長江電力股份有限公司 三峽水利樞紐梯級調度通信中心 湖北 宜昌 443000）
