基于K-means算法的异常数据识别方法

本发明涉及基于K‑means算法的异常数据识别方法，所述的异常识别方法包括：通过K‑means聚类算法识别出众多小簇，然后统计各簇中数据对象数量的分布概率，生成概率分布图，并作为决策图。从决策图中，清晰观察到哪些簇中的数据对象数量明显小于其他簇，从而将它们识别为异常簇，其中的数据对象识别为异常。本发明的异常数据对象识别方法不需输入外部参数，通过决策图提供的可视信息得到异常识别结果。