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基于核主成分分析的超多面体数据描述方法

         

摘要

为更加准确地从大量数据中检测出存在的小量异常数据,提出基于核主成分分析的超多面体数据描述方法.利用核主成分分析对数据进行非线性映射,在此基础上使用主成分信息在N维空间中建立2N个超平面,组合这些超平面构造一个超多面体模型,为现有的数据描述类方法提供更多选择.通过第三方数据集并与支持向量数据描述方法比较,验证了在某些分布下超多面体比超球体的支撑域适合训练数据,得到了更好的分类效果,表明了该方法的有效性.

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