孤立点检测算法及其在数据流挖掘中的可用性

孤立点（也称为噪声、异常点等）是那些不符合数据一般模型的数据，它们与数据集的其他部分不同或不一致。检测孤立点的主要目的是为了从数据集中找出那些不正常的观察结果。随着现实世界和工程实践中不断产生大量的数据流，在数据流上有效检测孤立点越来越引起国内外研究者的广泛关注。在系统地分析了目前国内外孤立点检测相关文献的基础上，本文对孤立点检测算法进行了较为全面的阐述，并就这些算法是否可以用于数据流上孤立点检测进行了深入探讨和研究，同时指出了这些算法存在的主要问题以及未来的研究方向。