基于最大相关熵的KPCA异常检测方法

异常检测是机器学习中一个重要的研究内容,目前已存在大量的异常检测方法.作为一种常用的核方法,核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)已被成功地用于解决异常检测问题.然而,传统的KPCA异常检测方法对噪声非常敏感,若训练样本中存在噪声,则会降低KPCA异常检测方法的检测性能.为了提高KPCA异常检测方法的抗噪声能力,提出了一种基于最大相关熵(Maximum Correntropy Criterion,MCC)的KPCA异常检测方法.利用信息理论学习中的相关熵代替KPCA异常检测方法中基于l2范数的度量,通过调节相关熵函数中的宽度参数,可以有效抑制噪声带来的不利影响;利用半二次优化技术对所提方法的优化问题进行求解,仅需较少的迭代次数即可取得局部最优解.此外,给出了所提方法的算法描述,并分析了算法的计算复杂度.在16个UCI基准数据集上的实验结果表明,与其他4种相关方法相比,所提方法取得了更优的抗噪声能力和泛化性能.