一种基于谱嵌入和局部密度的离群点检测算法

摘要：

离群点检测问题是数据挖掘领域的研究热点之一.现有的检测算法主要应用于离群点位于初始属性子空间或底层子空间各种线性组合等情况,当离群点嵌入局部非线性子空间时,进行离群点有效检测的难度很大.为此,文中分析了典型的谱嵌入算法在离群点检测上存在的不足,然后以局部密度为基础,提出了一种基于谱嵌入和局部密度的离群点检测算法.该算法采用迭代策略对不重要的特征向量进行高效筛查,以发现有助于检测出局部非线性子空间离群点的特征向量,并利用上一次迭代获得的基于局部密度的谱嵌入结果来改进下一次迭代的相似度图,经过多次迭代可以将离群点从正常点中分离.仿真实验结果表明,所提算法的检测精度优于当前其他典型算法,且该算法对参数的设置不敏感.

关键词：离群点检测、谱嵌入、局部密度、迭代策略、相似度图、检测精度

所属期刊栏目：46

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金71271067;国家社科基金重大项目13&ZD091;河北省高等学校科学技术研究项目QN2014196

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：260-266