基于K-way谱聚类的背景离群点检测

为提高现有背景离群点检测算法背景子图划分的准确性,提出一种基于K-way谱聚类的背景离群点检测算法。构造图模型,对其进行K-way划分,使得到的背景子图具有解释性意义,从划分后的背景子图中获得离群点。实验结果表明,该算法的H指标提高50%,VI指标降低70%,其精确度有较大提高,且没有对图的结构进行改变,不会丢失重要信息。