22、利用K-Means聚类和朴素贝叶斯进行物联网传感器数据异常检测

利用K-Means聚类和朴素贝叶斯进行物联网传感器数据异常检测

1. 研究背景与现有算法

在物联网传感器数据处理中，异常检测算法至关重要。传统的异常检测（AD）算法存在一定局限性，需要更强大的替代方案。此前有类似算法被用于相关领域，但尚未应用于物联网传感器数据。例如，曾有算法通过一系列步骤进行垃圾邮件识别，步骤如下：
1. 统计单词出现频率。
2. 运用改进的KM算法，基于欧几里得距离将邮件正文按相似性分组，消除空簇以扩展垃圾邮件识别范围。
3. 利用NB分类，基于概率判断邮件是否为垃圾邮件。
4. 计算并显示检测精度。有研究表明该算法检测垃圾邮件的精度可达96%，同时有图表显示NB准确率约78%，KM约90%，改进的KM约91%。

2. 提出的算法

2.1 算法要求

一个强大的替代算法需要满足以下要求：
1. 准确性 ：能够持续准确预测数据。
2. 速度 ：算法的训练和测试时间要快。
3. 可扩展性 ：能应用于大小不同的数据集。
4. 灵活性 ：可在不同类型设备上以高标准运行。

2.2 KMANB算法

KMANB（KM Adaboosted Naive Bayes）结合了KM聚类算法和朴素贝叶斯SML算法的优势。KM聚类算法在数据聚合方面表现出色，能快速生成簇；朴素贝叶斯算法训练时间短，测试分数准确。聚类操作处理传感器数据，为数据集添加额外的软簇，为朴素贝叶斯分类提供更多数据。