[发明专利]一种非监督学习识别异常值的方法在审

专利信息
申请号: 202110103375.0 申请日: 2021-01-26
公开(公告)号: CN112906751A 公开(公告)日: 2021-06-04
发明(设计)人: 王小华;潘晓光;焦璐璐;张娜;张雅娜 申请(专利权)人: 山西三友和智慧信息技术股份有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N20/00;G06F30/20
代理公司: 太原荣信德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14119 代理人: 杨凯;连慧敏
地址: 030006 山西省*** 国省代码: 山西;14
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摘要: 发明属于非监督学习技术领域,具体涉及一种非监督学习识别异常值的方法,包括下列步骤:设定参数;在所述设定参数中的第t次迭代中计算输出异常得分向量ASt;经过T次迭代后,把异常值得分从高到低排序整合为SASt;SASt按照函数F合并为ASFINAL;进行仿真实验。本发明结合了各种离群点检测算法,通过对原始特征数据集的特征子集进行采样,提高了分类器的多样性。本发明与现有的LOF方法相比,采用迭代采集子集的方法,不同子集有不同异常值数量,不同变量数量,显示出了更好的精度。可以用于高维的含多个无关变量的数据的异常值检测。本发明用于非监督学习异常值的识别。
搜索关键词: 一种 监督 学习 识别 异常 方法
【主权项】:
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