基于核的PP主成分分析及其在离群聚类中的应用

• 作者: 刘凤玉 宋东明 张宏 张谞 徐雪松
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 核方法 投影寻踪 主成分 模糊聚类 离群数据
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 131-134,138
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 6318字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.09.035

摘要

为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率,在分析了传统的离群数据挖掘算法优点和缺点的基础上,提出了一种离群聚类算法,该算法将核方法与PP主成分变换结合于离群聚类算法中,采用基于核的PP主成分变换进行数据维数消减.通过该数据变换矩阵得到相应的非线性向量,并为每个向量分配一个动态权值,在优化经典的FCM模糊聚类的目标优化迭代函数基础上,最终得到各个数据的权值,根据权值的大小标识出数据集中的离群点,理论上证明了该算法的收敛性,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏	南京理工大学计算机科学与技术学院	181	1427	17.0	29.0
2	刘凤玉	南京理工大学计算机科学与技术学院	222	2047	22.0	31.0
3	徐雪松	南京理工大学计算机科学与技术学院	8	65	6.0	8.0
4	张谞	南京理工大学计算机科学与技术学院	12	74	6.0	8.0
5	宋东明	南京理工大学计算机科学与技术学院	32	132	7.0	10.0