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[学位论文] 作者：葛清龙,
来源：江苏大学 年份：2015
传统的基于全维空间的离群点挖掘技术受“维灾”影响，不再适用于高维数据。为了从高维数据中发现有意义的离群点，学者们提出将高维空间的数据投影到子空间上进行离群点挖掘。子......
[期刊论文] 作者：葛清龙,薛安荣,贾小艳,,
来源：小型微型计算机系统 年份：2015
针对高维数据,已有的子空间离群点挖掘方法未能有效反映子空间的关联程度,对所有数据点采用统一的子空间,不能有效凸显不同离群点存在的特有子空间,导致挖掘精度不高和挖掘结...
[期刊论文] 作者：薛安荣,贾小艳,葛清龙,杨晓琴,,
来源：计算机应用 年份：2015
针对恐怖数据集中存在的属性值残缺问题,提出了基于最大化背景向量与行为之间依赖关系的压缩背景空间(CCS)方法。该方法基于希尔伯特-施密特独立标准和希尔伯特-施密特范数,它们能有效检测变量间的关联性。CCS通过使得背景向量线性投影后的低维特征与行为之间希......
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