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基于PCA的无监督异常检测方法研究
被引量：
5
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作者
王坤
郭云飞
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
2004年第4期39-42,共4页
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- U AD,并对该算法进了性能评估 .实验表...
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- U AD,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 .
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关键词
基于PC
异常检测方法
异常检测算法
高维数据
数据集
降维
CA
监督
实验
主成分分析方法
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职称材料
题名
基于PCA的无监督异常检测方法研究
被引量：
5
1
作者
王坤
郭云飞
机构
郑州信息工程大学信息技术研究所
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
2004年第4期39-42,共4页
文摘
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- U AD,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
基于PC
异常检测方法
异常检测算法
高维数据
数据集
降维
CA
监督
实验
主成分分析方法
Keywords
anomaly detection
unsupervised learning
clustering
principal components analysis(PCA)
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA的无监督异常检测方法研究
王坤
郭云飞
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
2004
5
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职称材料
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