一种基于软调和函数的有条件异常检测方案研究

对有条件异常检测问题展开研究,以检测出响应异常或类别异常的数据实例。基于软调和函数,提出一种新的无参数有条件异常检测算法。该算法基于软调和解,可估计类别置信度,进而检测出异常类别划分。同时对调和解进行正规化,以避免检测孤立样本和分布支持边界样本。基于数种合成数据和UCI ML数据进行实验,通过与其他基准算法进行比较,验证了该算法在检测异常分类方面的有效性。最后基于真实电子医疗记录数据(检测病人管理异常决策)对所提算法的性能进行了评估。