Outlier Mining Model Based on ICA and MViSOM
基于ICA与MViSOM的孤立点挖掘模型

本文提出了一种基于独立成分分析（ICA）与改进的可视化诱导自组织映射（MViSOM）的孤立点挖掘模型——IMVOM模型,该模型用ICA方法对观测到的多维随机向量进行独立成分分解,得到一个独立成分数据集,然后用改进的MViSOM方法取得数据的可视化。该模型充分结合“人类擅长于模式识别的能力”与“电脑擅长于大量地记忆、快速地计算的能力”的双方优点进行孤立点的挖掘,避免了对高维数据内部结构的复杂探测,从而克服了高维数据集孤立点挖掘过程中的一些困难。实验结果也验证了所提模型的合理性。