基于过采样主成分分析的异常检测

摘要：异常检测是数据挖掘中的一个重要问题，已在多个研究领域中得到广泛探讨。它可用于识别少量偏离正常模式的数据点。本文采用“留一法”（Leave One Out）程序，检验每一个数据点对主方向变化的“有无”影响。基于这一思想，提出了一种基于过采样主成分分析的异常检测方法，旨在突出异常实例（或异常点）对主方向的影响。除了识别可疑异常点外，本文还设计了一种在线异常检测机制，用于实时发现新到达的数据中的异常。此外，针对高效计算与满足在线检测需求，本文还研究了主方向的快速更新方法。数值实验结果表明，所提出的算法在计算效率和异常检测性能方面均表现出良好效果。