一种自适应的高维离群点识别方法

摘要：

针对传统的基于距离的离群点识别方法难以直接有效地应用于高维数据且识别效果受参数影响的问题,本文提出了一种自适应的高维离群点识别方法,该方法利用经遗传算法优化的高斯受限玻尔兹曼机将高维数据非线性地映射到低维空间,然后通过自适应的离群点识别方法在低维数据空间进行离群点识别.采用UCI高维数据和中药高维数据进行验证实验,实验结果表明自适应的高维离群点识别方法能自适应地、有效地识别出高维数据中的离群点.

关键词：离群点识别、高斯受限玻尔兹曼机、自适应算法、遗传算法、中医药信息

所属期刊栏目：38

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61562045;江西省教育厅科学技术研究项目160803;江西省卫生计生委资助项目2017A282;江西中医药大学重点学科资助计划2016jzzdxk015

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：107-114