高维数据离群点检测的局部线性嵌入方法

来源：计算机工程与应用杂志2018年第6期北京时间：

作者：邓廷权，刘金艳，王 宁

单位：哈尔滨工程大学 理学院，哈尔滨 150001

摘要：由于高维空间中数据点比较稀疏，用传统方法来检测高维空间中的离群点不能达到预期效果。提出了一种基于局部线性嵌入的离群点检测方法（OLLE）。在OLLE降维方法中，建立了一种有效的粗糙集模型，使数据集的下近似中的点保持局部线性结构。同时构造两个权重，使所有样本点保持局部近邻结构，且保证在降维的过程中使离群点远离正常点。最后，在低维空间中，采用基于最小生成树的k-最近邻启发式方法来检测离群点。通过一系列的模拟实验，证明OLLE方法能达到很好的降维效果，并且在低维空间中可以有效地检测出离群点。

关键词：局部线性嵌入,维数约减,高维数据,离群点,k-最近邻