离群点

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面向分类任务的鲁棒高斯过程隐变量模型
《计算机技术与发展》2025年第2期86-92,共7页李平 仝涛 
国家自然科学基金青年基金项目(62006126);江苏省自然科学基金项目(BK20200740)。
高斯过程隐变量模型(GPLVM)作为一种高效的贝叶斯无参降维模型,目前已广泛应用于多种应用中。然而传统的GPLVM模型为完全无监督降维模型,导致其无法有效嵌入监督信息,从而极大地限制了其在监督学习任务中的性能。同时GPLVM通常假设数据...
关键词：高斯过程 隐变量模型 监督学习 离群点噪声 鲁棒学习 
基于自适应距离的离群点检测算法
《计算机技术与发展》2024年第9期138-146,共9页曹霞 郑爱宇 郝静 
国家自然科学基金(U1931209)。
基于近邻的离群点检测方法根据数据对象周围的邻居来挖掘离群点,但该类方法受阈值参数的影响较大,且大多只在数据分布单一的情况下表现良好。针对数据分布多样的情况下离群点检测困难以及阈值参数的敏感性问题,提出了一种基于自适应距...
关键词：数据挖掘 离群点检测 属性贡献因子 密度分布 自适应距离 
基于融合数据自表示的离群点检测算法被引量：2
《计算机技术与发展》2023年第12期41-48,共8页高亚星 赵旭俊 曹栩阳 
国家自然科学基金(61572343);国防科技重点实验室基金项目资助(JSY6142219202114);山西省应用基础研究计划项目(20210302123223,202103021224275)。
数据自表示方法可以用于离群点检测,起到了放大数据间差异性和关联性的作用,但现有技术未能体现特征之间关联性对离群点检测的影响,因此无法用于高维数据。针对这个问题,提出了一种基于融合数据自表示的离群点检测算法,它可以有效地检...
关键词：离群点检测 数据自表示 特征分组 信息熵 随机游走 
基于相对比重的扩展隔离森林算法被引量：1
《计算机技术与发展》2023年第6期16-21,共6页刘俊成 董东 
教育部教育考试院“十四五”规划支撑专项课题(NEEA2021064)。
由于局部离群点被密度相似的正常点掩盖,不易被隔离,使得扩展的隔离森林算法(EIF)对这类离群点的识别效果不理想。针对此问题,提出基于相对比重的扩展隔离森林算法(Relative Proportion-Extended Isolation Forest,RP-EIF)。该算法仍然...
关键词：大数据挖掘 离群点检测 局部离群点 扩展的隔离森林算法 相对比重 
一种电力感知数据的离群点检测方案被引量：6
《计算机技术与发展》2020年第2期153-158,共6页李寒 余斌 佟宁 王鑫浩 
北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201810009004);国家自然科学基金(61702014)
鉴于离群点引发的数据质量问题给电力应用造成的不良影响,对电力感知数据的特征进行了分析,并基于电力感知数据的时间特征和异常检测技术的易用性需求,提出一种电力感知数据的离群点检测方案。该方案由异常检测服务框架和离群点检测方...
关键词：电力感知数据 离群点检测 聚类 数据分类 服务 
利用离群点算法预处理协同过滤推荐系统数据被引量：1
《计算机技术与发展》2015年第9期129-133,共5页周莹莹 王晓军 
国家自然科学基金资助项目(61003237)
由于电子商务系统的开放性和推荐系统用户的广泛参与性,推荐系统很容易受到攻击。出于某种目的的用户向系统中注入恶意信息,导致推荐质量受到威胁,因此过滤掉恶意信息成为迫切需要。离群点检测用于从数据集中找到明显偏离其他数据对象...
关键词：推荐系统 协同过滤 离群点 离群因子 
基于层次聚类的离群点分析方法被引量：5
《计算机技术与发展》2014年第8期80-83,共4页张俊溪 杨海粟 
陕西省自然科学基金(2012JM8043)
发现离群点并合理地解释离群点对数据挖掘结果的运用有重要意义,通过对离群点属性的检测可以发现其离群特性,进而更加准确地解释聚类结果。针对在聚类结果中出现的不同离群点及其特性,提出将层次聚类算法应用于离群点分析,通过元胞自动...
关键词：离群点 凝固层次聚类 元胞自动机 簇 离群特性 
基于信息熵加权的局部离群点检测算法被引量：3
《计算机技术与发展》2012年第9期59-61,65,共4页包小兵 翟素兰 程兰兰 
安徽省高校优秀青年人才基金(2009SQRZ019ZD)
离群点检测是数据挖掘领域的重要研究方向之一,可以从大量数据中发现少量与多数数据有明显区别的数据对象。在诸如网络入侵、无线传感器网络异常事件等检测应用中,离群点检测是一项具有很高应用价值的技术。为了提高离群点检测准确度,...
关键词：局部离群测度 信息熵 加权距离 离群点检测 
基于聚类高维空间算法的离群数据挖掘技术研究被引量：5
《计算机技术与发展》2010年第1期124-127,131,共5页项响琴 汪彩梅 
安徽省自然科学基金项目(KJ2009B122;KJ2008B03)
离群数据挖掘是数据挖掘领域的一个研究分支,而聚类算法分析则是进行离群数据挖掘的重要研究方法之一。文中首先分析研究离群数据挖掘方法,对多个离群数据挖掘算法进行分析比较,讨论各自的优点和不足,同时针对高维空间数据的特点,分析...
关键词：数据挖掘 离群点 聚类分析 CLIQUE算法 
基于遗传算法的高维离群点检测算法的改进被引量：5
《计算机技术与发展》2009年第3期141-143,147,共4页施冬冬 贾瑞玉 黄义堂 
安徽省高等学校省级自然科学研究项目(kj2008B092)
离群点检测在欺诈检测、网络鲁棒性分析和入侵检测等领域有着重要的应用。Aggarwal和Yu提出的基于子空间投影和遗传算法(GA)的离群点检测方法是处理高维数据的一个有效方法。由于该算法的交叉重组过程采用贪心策略选择子串,并且随着变...
关键词：离群点检测 高维数据 遗传算法 交叉 变异 
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