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公开(公告)号：CN117520980A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311461387.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种基于局部稀疏因子的离群点检测方法，属于离群点检测技术领域，针对维度灾难对基于邻近性算法的影响，首先使用主成分分析法获取数据集中不相关程度较高的属性，当属性的累积贡献度超过指定的阈值时，认定其为主成分，使用加权主成分距离替代欧式距离以衡量数据点之间的邻近程度。此外，定义了局部稀疏因子进一步刻画数据的离群程度，并定义离群分数综合局部和全局角度刻画数据的离群程度，进而提出了基于局部稀疏因子的离群点检测方法，并通过实验验证了本发明相对于现有方法在离群点检测领域具有更高的准确程度。
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