一种基于加权概率密度的上下文离群检测算法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第2期北京时间：
作者：白慧, 张继福
摘要：采用加权概率密度，提出一种上下文离群数据检测算法。利用高斯混合模型和稀疏度矩阵，确定相关子空间；在相关子空间中，采用加权概率密度局部异常因子公式，计算数据对象的离群因子，可以有效反映和刻画数据对象与其周围数据对象的不一致程度；选取离群因子最大的N个数据对象为离群数据，并将离群因子、相关子空间属性取值、局部数据集作为其上下文信息，有效地改善了离群数据的可解释性；采用人工和UCI数据集，实验验证了算法的有效性。
关键词：离群检测, 相关子空间, 加权概率密度, 上下文信息
