【摘 要】
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大量的高维数据在分布上表现为一低维流形，试图从这样的数据集中探测出奇异点，传统的奇异点挖掘算法可能失效。本文提出了一种带权重的多维尺度变化，算法通过局部的高维数据集和
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60495019）,教育部博士点专项基金（20060247039）.
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大量的高维数据在分布上表现为一低维流形，试图从这样的数据集中探测出奇异点，传统的奇异点挖掘算法可能失效。本文提出了一种带权重的多维尺度变化，算法通过局部的高维数据集和其低维重构的误差来设定数据点；露的局部权重，再利用权重之和得到的数据点置信度，以此来进行奇异值的判定。通过实验验证了算法的有效性。
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