莱辛

LeSiNN:通过识别最不相似的最近邻来检测异常。我们引入最小相似最近邻(LeSiNN)的概念,并使用LeSiNN直接检测异常。虽然有一种现有的方法是LeSiNN的特例,但据我们所知,本文还是第一次清晰地阐明了潜在的概念。LeSiNN是第一个集成方法,它可以很好地处理使用一个实例样本训练的模型。LeSiNN在数据大小和维数方面具有线性时间复杂度,是为数不多的能够直接应用于数值和分类数据集的异常检测器之一。我们广泛的经验评估表明,在检测精度和运行时间方面,LeSiNN可以与六种最先进的异常检测器竞争或优于它们。

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ZBMaCT中的参考文献(1篇文章中提到)

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  1. Ting,Kai Ming;Washio,Takashi;Wells,Jonathan R.;Aryal,Sunil:《挑战学习曲线的重力:最近邻异常探测器的特征》(2017)