基于重构权的离群点检测方法

近几年来,流形学习在模式识别、机器学习和数据挖掘等许多领域都受到了广泛的关注.但是,通常的流形学习方法对离群点缺乏鲁棒性.对此,提出了一种基于重构权的流形离群点检测方法.该方法在每个样本点构造局部“强”邻域,再利用局部重构权来计算每个样本点的可靠值,最后利用可靠值检测出离群点.该算法具有计算快、参数少、参数敏感性小等优点.基于此离群点检测方法,提出了鲁棒的Isomap算法.实验结果表明,该方法能够有效检测离群点,从而提高流形学习方法对离群点的鲁棒性.