1. 本选题研究的目的及意义
异常值检测作为数据挖掘领域的一个重要研究方向，在网络安全、金融风控、医疗诊断等领域发挥着至关重要的作用。
传统的异常值检测方法，如基于统计的方法，往往难以有效地处理高维、非线性的复杂数据。
核主成分分析(KPCA)作为一种非线性降维技术，能够有效地提取数据的高维特征，并将其映射到低维空间，从而更好地识别异常值。
2. 本选题国内外研究状况综述
异常值检测领域一直是国内外学术界研究的热点，近年来，核主成分分析法(KPCA)在异常值检测中的应用研究也逐渐引起关注。
1. 国内研究现状
国内学者在基于KPCA的异常值检测方面进行了一定的研究，并取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究主要内容包括以下几个方面：1.深入研究核主成分分析法(KPCA)的基本原理，包括主成分分析法(PCA)的原理、核函数的种类及选择方法、KPCA的算法流程等，为后续研究奠定理论基础。
2.研究基于KPCA的异常值检测方法，包括异常值的定义及类型、基于KPCA的异常值检测步骤、阈值确定方法等，并分析该方法的优缺点。
3.通过实验验证基于KPCA的异常值检测方法的有效性，包括选择合适的实验数据、搭建实验环境、选择合适的评价指标等，并将该方法与其他异常值检测方法进行比较，分析其优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先对核主成分分析法(KPCA)的基本原理进行深入研究，并在此基础上，研究基于KPCA的异常值检测方法。
其次，通过实验验证该方法的有效性，并与其他异常值检测方法进行比较。
最后，将该方法应用于实际案例，并分析其应用效果。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于KPCA的异常值检测方法，并通过实验验证其有效性。
2.将基于KPCA的异常值检测方法应用于实际案例，并分析其应用效果。
3.对基于KPCA的异常值检测方法进行改进，例如提出新的阈值确定方法等，以提高其准确率和效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘丽,尚福华,李文慧. 基于核主成分分析的滚动轴承故障检测方法[J]. 机械科学与技术,2018,37(07):1052-1058.
2. 孙浩,周志勇,焦洁,等. 基于KPCA和SVM的模拟电路故障诊断方法[J]. 电子测量与仪器学报,2020,34(11):181-188.
3. 赵冬梅,刘晓敏,李海峰. 基于KPCA和SVM的网络入侵检测方法研究[J]. 计算机应用研究,2017,34(02):565-569.
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