基于主成份分析的异常检测方法研究

• 作者: 张鹏 潘继农 王坤 郭云飞
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 无监督学习 聚类 主成份分析
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3554字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2004.03.015

摘要

针对现有的无监督异常检测技术的不足之处,提出了一种基于样本分布异常数据实例度量方法.针对数据对象是高维数据的问题,将主成份分析方法应用到异常检测中解决数据集的降维问题.在此基础上,提出了一种新的无监督异常检测算法μ-UAD,并对该算法进行了性能评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹏	信息工程大学电子技术学院	11	71	5.0	8.0
2	王坤	信息工程大学电子技术学院	11	180	7.0	11.0
3	郭云飞	信息工程大学国家数字交换系统工程技术研究中心	23	38	4.0	4.0
4	潘继农	信息工程大学电子技术学院	1	6	1.0	1.0