高斯核密度估计方法检测健康数据异常值

王康; 周治平

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cqvip:针对智能穿戴设备普及背景下,利用运动手环采集的活动数据存在未知异常数据的问题,提出一种基于高斯核密度估计的健康数据异常值检测方法。首先采用t-分布邻域嵌入算法对数据集进行特征提取,增强数据局部结构能力;接着利用高斯核局部密度代替局部异常因子算法中的局部可达密度,提出基于高斯核密度估计离群因子(GKDELOF)算法,推导分析了该算法判断阈值的稳定性;最后在UCI标准数据集上进行仿真实验,验证算法的准确性,并在选取的真实运动手环所采集的活动数据集上进行实验分析。实验结果表明,该方法能够解决由活动复杂多样性造成的健康数据稀疏问题,准确检测出异常值。

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来源
《计算机科学与探索》 |2019年第12期|2094-2102|共9页
作者
王康; 周治平;
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作者单位

江南大学物联网工程学院江苏无锡 214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
运动手环; 健康数据; 异常值检测; 局部异常因子; 高斯核密度估计;

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