ABSTRACT Outlier detektion är ett viktigt ämne i samhället för datautvinning och maskininlärning. I två klasser övervakad utlier detektion, måste det lösa en stor quadratic programmering vars storlek är dubbelt så många prover i träningssetet. Således är utbildning två klass övervakad outlier detektion modell tidskrävande. I detta dokument visar vi att resultatet av den tvåklassiga upptäckten av avvikelser bestäms av mindre kritiska prover som har icke-nollmultiplikatorer och att de kritiska proven måste placeras nära gränsen för varje klass. Det är mycket snabbare att utbilda de två klasser som övervakas för att upptäcka avvikelser i den delmängd som består av kritiska prover. Vi jämför tre metoder som kan hitta gränsprover. De experimentella resultaten visar att de närmaste grannarna distribution är mer lämplig för att hitta kritiska prover för två-klass övervakad avvikelse upptäckt. Den tvåklassiga övervakade nya upptäckten kan bli mycket snabbare och prestandan försämras inte när endast kritiska prover behålls av närmaste grannars distributionsinformation. INDEX TERMS Övervakade avvikande upptäckt, kritiskt prov, närmaste grannars distribution.
Yi och al. I REF jämförs tre metoder för att upptäcka gränser för att behålla kritiska prover för två klassers övervakad avvikelsedetektering, inklusive närmaste grannes distribution, relativ densitetsgrad och lokal geometrisk information.
Speedup Two-Class Supervised Outlier Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}