基于统计聚类RBF神经网络的孤立点检测研究

孤立点挖掘是数据挖掘的一个重要领域,而统计分析方法在孤立点检测中具有天然的优势。本文将统计聚类方法融入RBF神经网络,提出了一种基于统计聚类RBF神经网络的新的孤立点检测算法—SCRBF。该算法包括两部分,先用统计聚类方法对神经网络进行初始化,然后根据网络的训练情况进行隐单元的简化,提高了神经网络的泛化能力,同时也降低了过拟合现象的出现概率。与LSC算法的对比实验表明,该算法是有效的。