高阶多视图离群点检测

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由于数据在不同视图之间的分布比较复杂,传统的单视图离群点检测方法不再适用于多视图离群点的检测,使得多视图离群点检测成为一个颇具挑战性的研究课题。多视图离群点可分为3种类型:属性离群点、类离群点和类-属性离群点。现有方法采用跨视图成对约束来学习新的特征表示,并根据这些特征来定义离群点评分度量。这些方法没有充分利用视图间的交互信息,并且在面对3个或更多视图时会导致计算的复杂度更高。为此,文中考虑将多视图数据重塑成张量集形式,定义高阶多视图离群点,并且证明现有的三类多视图离群点都满足高阶多视图离群点的定义,从而
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