基于PCA的无监督异常检测方法研究

摘要：

针对现有的无监督异常检测技术的不足之处,提出了一种基于样本分布异常数据实例度量方法;将主成分分析方法应用到异常检测中解决数据集高维数据的降维问题.提出一种新的无监督异常检测算法μ-UAD,并对该算法进了性能评估.实验表明,该算法具有较好的检测性能.

关键词：异常检测、无监督学习、聚类、PCA

所属期刊栏目：36

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：39-42