兩階段的多元時間序列異常檢測算法

摘要：提出了一個兩階段的多元時間序列異常檢測算法。該算法通過有界坐標系統(Bcs)技術計算多元時間序列樣本之間的相似性，采用基于距離的方法實現異常檢測。算法第一階段采用K－means算法對數據進行聚類，并按照一個啟發式規則對其進行排序；第二階段在聚類結果上采用循環嵌套算法進行異常檢測，并通過兩個剪枝規則進行高效剪枝，提高了算法的效率。在兩個實際數據集上進行實驗，實驗結果驗證了算法的有效性。