基于奇异值分解的异常切片挖掘

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	基于奇异值分解的异常切片挖掘; Exceptional Slices Mining Based on Singular Value Decomposition
	遇辉 ; 马秀莉 ; 谭少华 ; 唐世渭 ; 杨冬青
刊名	软件学报
	2005
关键词	异常切片挖掘特征提取奇异值特征向量基于距离的孤立点检测联机分析处理
英文摘要	切片操作是联机分析处理的主要功能之一,在决策支持应用中发挥着重要作用.由于人工的切片过程非常低效,且易忽略重要信息,提出了一种自动、智能的异常切片挖掘方法.该方法基于奇异值分解技术来提取切片的数据分布特征,然后在提取出的奇异值特征之上,利用基于距离的孤立点检测技术发现异常的切片.在人工生成的数据和实际应用的切片数据上所作的实验结果都表明了该方法的高效性和可行性.; 国家自然科学基金; 中文核心期刊要目总览(PKU); 中国科学引文数据库(CSCD); 0; 7; 1282-1288; 16
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.pku.edu.cn/handle/20.500.11897/265254]
专题	信息科学技术学院
推荐引用方式 GB/T 7714	遇辉,马秀莉,谭少华,等. 基于奇异值分解的异常切片挖掘, Exceptional Slices Mining Based on Singular Value Decomposition[J]. 软件学报,2005.
APA	遇辉,马秀莉,谭少华,唐世渭,&杨冬青.(2005).基于奇异值分解的异常切片挖掘.软件学报.
MLA	遇辉,et al."基于奇异值分解的异常切片挖掘".软件学报 (2005).