| 基于流形学习的离群点检测方法 |
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| 引用本文： | 徐雪松.基于流形学习的离群点检测方法[J].中国工程科学,2009,11(2):82-87. |
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| 作者姓名： | 徐雪松 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094
2. 南京大学计算机科学与技术系,南京,210093 |
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| 摘 要： | 为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率,提出了一种基于流形学习的离群点检测算法.局部线性嵌入(locally linear embedding,LEE)算法是流形学习中有效的非线性降维方法,它的优势在于只定义唯一的参数,即邻域数.根据LLE算法的思想寻找样本数据的内在嵌入分布,并通过邻域数选取和降维后数据点之间的距离调整,提高了数据集中离群点发现效率,同时利用离群点权值判别式进行权值数据判定,根据权值的大小标识出数据集中的离群点,仿真实验的结果表明了该方法能够有效地发现高维数据集中的离群点.与此同时,该算法具有参数估计简单、参数影响不大等优点,该算法为离群点检测问题的机器学习提供了一条新的途径.
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| 关 键 词： | 流形学习 离群点检测 高维数据 维数约减 离群数据 |
| 收稿时间： | 1/2/2008 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2008/2/12 0:00:00 |
The research of detection of outliers based on manifold lear ning |
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| Xu Xuesong.The research of detection of outliers based on manifold lear ning[J].Engineering Science,2009,11(2):82-87. |
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| Authors: | Xu Xuesong |
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| Affiliation: | Department of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology |
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