使用R语言进行异常检测：从机器学习的角度

DevProPlus

于 2023-08-28 00:54:48 发布

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文章标签： r语言机器学习开发语言 R语言

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本文介绍如何使用R语言结合DBSCAN算法进行异常检测。通过安装dbscan和ggplot2包，创建示例数据集，应用DBSCAN进行聚类，并调整参数以标识异常值。可视化结果展示正常观测值（蓝色）与异常值（红色），帮助理解和应用异常检测技术。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用R语言进行异常检测：从机器学习的角度

异常检测是机器学习中的一个重要任务，它旨在识别数据集中与正常模式不符的观测值。在本文中，我们将探讨如何使用R语言和DBSCAN算法进行异常检测。DBSCAN是一种常用的聚类算法，也可以用于异常检测，它能够有效地识别具有较高密度的数据点，并将稀疏区域中的数据点标记为异常值。

首先，我们需要安装并加载所需的R包。我们将使用dbscan和ggplot2包来执行DBSCAN聚类和可视化结果。

# 安装和加载所需的R包
install.packages("dbscan")
install.packages("ggplot2")
library(dbscan)
library(ggplot2)

接下来，我们准备一个示例数据集以进行异常检测。这里我们使用一个二维数据集，其中包含正常观测值和一些异常值。

# 创建示例数据集
set.seed(123)
normal_data <- data.frame(x = rnorm(100, mean = 0, sd = 1),
                          y = rnorm(100, mean = 0, sd = 1))

outlier_data <- data.frame(x = rnorm(20, mean = 5

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