摘要
异常值检测作为数据挖掘领域的重要研究方向，在各个领域中发挥着至关重要的作用，例如入侵检测、故障诊断、金融欺诈等。
核主成分分析(KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA)作为一种非线性降维技术，能够有效地挖掘数据中的非线性特征，近年来在异常值检测方面展现出巨大的潜力。
本文首先介绍了异常值检测和KPCA的基本概念，然后重点综述了近年来国内外学者基于KPCA的异常值检测方法的研究进展，包括不同的核函数选择、阈值确定方法以及算法优缺点分析等方面。
此外，本文还介绍了基于KPCA的异常值检测在不同领域的应用案例，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：异常值检测；核主成分分析；非线性降维；故障诊断；入侵检测
随着信息技术的飞速发展，各行各业积累了海量的数据。
在这些数据中，往往隐藏着许多有价值的信息，同时也存在着一些与正常数据模式明显不同的数据，这些数据被称为异常值。
异常值检测(OutlierDetection)旨在识别数据集中偏离整体模式的异常数据，在入侵检测、故障诊断、金融欺诈、图像处理等领域具有广泛的应用。
核主成分分析(KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA)是一种非线性降维技术，其基本思想是通过非线性映射将原始数据映射到高维特征空间，然后在高维特征空间中进行线性主成分分析，从而提取数据中的非线性特征。
相比于传统的线性降维方法，KPCA能够更好地处理非线性数据，在异常值检测方面具有独特的优势。
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