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基于鲁棒核主成分分析和核熵成分分析的异常检测
【摘 要】
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异常检测是机器学习领域中一个重要的研究方向。传统的异常检测方法虽然在低维数据上取得了较好的分类性能,然而在高维数据上,它们往往会获得较差的结果。为了有效地解决异常检测任务中的“维数灾难”问题,一种可行的方法是剔除高维数据中的冗余和无关特征,即对这些高维数据运用维数约减进行降维。维数约减方法通常可被分为两类:特征选择和特征提取。作为两种常用的非线性特征提取方法,核主成分分析(kernel princ
【出 处】
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河北大学
【发表日期】
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2021年01期
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