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基于神经网络的大规模数据集离群点检测算法
文献摘要：
针对传统方法在检测离群点时常因冗余数据的干扰而导致检测用时较长、检测准确率偏低的问题,设计了基于神经网络的大规模数据集离群点检测算法.采用核主成分分析方法对大规模数据集进行降维处理,去除其中存在的冗余数据,利用神经网络在误差函数的基础上实现对离群点的检测.结果表明:该算法的检测时间始终低于0.4 min,且检测准确率始终保持在90％以上,说明该算法能够快速、准确地检测大规模数据集中的离群点.
文献关键词：
神经网络;大规模数据集;离群点检测;冗余数据;降维处理;误差函数;核主成分分析;中心势值
中图分类号：
作者姓名：
高志宇;宋学坤;肖俊生;闫培玲;孙新娟
作者机构：
河南中医药大学信息技术学院,郑州450046;华北水利水电大学物理与电子学院,郑州450045
文献出处：
引用格式：
[1]高志宇;宋学坤;肖俊生;闫培玲;孙新娟-.基于神经网络的大规模数据集离群点检测算法)[J].沈阳工业大学学报,2022(04):420-425
A类：
中心势值
B类：
大规模数据集,离群点检测,检测算法,常因,冗余数据,检测准确率,核主成分分析方法,降维处理,误差函数,检测时间,始终保持
AB值：
0.14075
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