【摘 要】
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最小绝对收缩和选择算子（Lasso）在数据维度约减、异常检测方面有着较强的计算优势。针对Lasso用于异常检测中检测精度不高的问题,提出了一种基于多维度权重的最小角回归（LARS）算
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,贵州工程应用技术学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61303227);贵州省普通高等学校科技拔尖人才支持计划项目(黔教合KY字[2016]098);贵州省科技厅联合基金资助项目(黔科合LH字[2016]7053)~~
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最小绝对收缩和选择算子（Lasso）在数据维度约减、异常检测方面有着较强的计算优势。针对Lasso用于异常检测中检测精度不高的问题,提出了一种基于多维度权重的最小角回归（LARS）算法解决Lasso问题。首先考虑每个回归变量在回归模型中所占权重不同,即此属性变量在整体评价中的相对重要程度不同,故在LARS算法计算角分线时,将各回归变量与剩余变量的联合相关度纳入考虑,用来区分不同属性变量对检测结果的影响;然后在LARS算法中加入主成分分析（PCA）、独立权数法、基于Intercriteria相关性的指标的重
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