【摘 要】
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为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，提出了一种基于流形学习的离群点检测算法。局部线性嵌入（locally linear embedding，LLE）算法是流形学习中有效的非线性降维方法，它的优势
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,南京大学计算机科学与技术系
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为了提高高维数据集合离群数据挖掘效率，提出了一种基于流形学习的离群点检测算法。局部线性嵌入（locally linear embedding，LLE）算法是流形学习中有效的非线性降维方法，它的优势在于只定义唯一的参数，即邻域数。根据LIE点算法的思想寻找样本数据的内在嵌入分布，并通过邻域数选取和降维后数据点之间的距离调整，提高了数据集中离群点发现效率，同时利用离群点权值判别式进行权值数据判定，根据权值的大小标识出数据集中的离群点，仿真实验的结果表明了该方法能够有效地发现高维数据集中的离群点。与此同时，该算
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