Reduce Data Anomalies Using Manifold Learning
- سال انتشار: 1391
- محل انتشار: اولین کنفرانس بازشناسی الگو و پردازش تصویر ایران
- کد COI اختصاصی: IPRIA01_155
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1170
نویسندگان
College of Computer Science Tabari Institute of Higher Education Babol, Iran
Department of Computer Engineering Islamic Azad University, sari Branch Sari, Iran
چکیده
Manifold learning has recently appeared as a powerful method for dimensionality reduction. Most studies and theoretical results in the field of this method have only focussedon preserves distances quite nicely; however, empirical results are sparse. In this paper we select the important features of dataand assignment rank for high value data and the penalty for low value data or similar data, then they insert into manifold learningalgorithm LSML. Next, the general method of dealing with bothnormal data and anomal data is discussed. If the anomalies occur on low value data, they are removing with dimantional reductionbut if anomalies occured on high value data to retrieve them .The propose Error function to be divided by the distance between thenormal data point and anomaly data point and add data penalty, it will help remove. The methode provides a way to map anumber of points in high dimensional spasce into a low dimentional space, with only smal distortion of the distancees between the points.کلیدواژه ها
Manifold Learning; Anomaly Detection; Ranking;Featureمقالات مرتبط جدید
- ترکیب شبکه های کانولوشنی و ترنسفورمرها برای طبقه بندی مقاوم بیماری های قلبی: یک مرور جامع
- نقش میانجی قابلیت های مهندسی مجدد زنجیره تامین بر رابطه مدیریت ریسک و چابکی زنجیره تامین
- چهارچوبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به منظور بهینه سازی شبکه های LSTM در یادگیری عمیق برای پیش بینی سری های زمانی پیچیده
- A Probabilistic Solution Discovery Algorithm for detour-to-recharge behavior in the green vehicle routing problem under pollution control policies
- Predicting Heart Health with Advanced Neural Networks
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.