高维空间中针对离群点检测的特征抽取

• 作者: 张小燕 胡昊 苏勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征抽取 降维 离群点检测
• 年，卷（期）: 2012,（22）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 189-194
• 分类号: TP391
• 字数: 6588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.22.038

摘要

提出了在高维空间中利用特征抽取提高离群点检测性能问题的解决方法.近年来,传统的检测技术已经不能适应高维的数据.介绍了一种有效的基于特征抽取的DROPT方法,该方法整合ERE策略和APCDA方法进行无特征损失的本征空间规则化之后降维,能够大大提高离群点检测精度,在此基础上还可以减小检测难度.实验证明这种在离群点检测中应用特征抽取的方法有一定的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏勇	江苏科技大学计算机科学与工程学院	23	127	6.0	10.0
2	胡昊	江苏科技大学计算机科学与工程学院	5	8	2.0	2.0
3	张小燕	江苏科技大学计算机科学与工程学院	3	8	2.0	2.0