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发布时间：2019-03-10

论文类型：期刊论文

发表时间：2010-03-15

发表刊物：计算机科学

收录刊物：CSCD、ISTIC、PKU

卷号：37

期号：3

页面范围：245-247

ISSN号：1002-137X

关键字：孤立点检测;支持向量机;数据降维;高斯过程潜变量模型

摘要：孤立点是不具备数据一般特性的数据对象.支持向量机(SVM)将数据点映射到高维特征空间,通过划分最大间隔的超平面来分离孤立点和正常点.利用支持向量机在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种新的基于高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量分类的检测模型算法.利用GPLVM提供潜变量到数据空间的平滑概率映射实现数据降维,然后通过SVM交叉验证进行孤立点检测.在KDD99数据集上进行了仿真实验,数值结果表明该算法在保证低误报率的前提下能有效地提高检测率,证明了方法的有效性.