An Improved Semisupervised Outlier Detection Algorithm Based on Adaptive Feature Weighted Clustering
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
There exist already various approaches to outlier detection, in which semisupervised methods achieve encouraging superiority due to the introduction of prior knowledge.
In this paper, an adaptive feature weighted clustering-based semisupervised outlier detection strategy is proposed.
This method maximizes the membership degree of a labeled normal object to the cluster it belongs to and minimizes the membership degrees of a labeled outlier to all clusters.
In consideration of distinct significance of features or components in a dataset in determining an object being an inlier or outlier, each feature is adaptively assigned different weights according to the deviation degrees between this feature of all objects and that of a certain cluster prototype.
A series of experiments on a synthetic dataset and several real-world datasets are implemented to verify the effectiveness and efficiency of the proposal.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Deng, Tingquan& Yang, Jinhong. 2016. An Improved Semisupervised Outlier Detection Algorithm Based on Adaptive Feature Weighted Clustering. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112449
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Deng, Tingquan& Yang, Jinhong. An Improved Semisupervised Outlier Detection Algorithm Based on Adaptive Feature Weighted Clustering. Mathematical Problems in Engineering No. 2016 (2016), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112449
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Deng, Tingquan& Yang, Jinhong. An Improved Semisupervised Outlier Detection Algorithm Based on Adaptive Feature Weighted Clustering. Mathematical Problems in Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1112449
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1112449
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر