常见的异常检测算法及其Python实现

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异常检测在金融风险管理、网络入侵检测等领域应用广泛。本文介绍了统计、距离和聚类三种方法,包括均值-方差、箱线图、离群因子、孤立森林、K-means和DBSCAN,并提供了Python代码实现。

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异常检测是数据分析和机器学习领域的重要任务之一。它的目标是识别数据集中与其他数据点不同或异常的观测值。异常检测在许多领域中都有应用,如金融风险管理、网络入侵检测、设备故障检测等。本文将介绍几种常见的异常检测算法,并提供相应的Python代码实现。

  1. 基于统计的方法:基于统计的异常检测方法假设正常数据点符合某种概率分布,异常点则不符合该分布。常见的统计方法包括均值-方差方法和箱线图方法。
import numpy as np

# 均值-方差方法
def outlier_std(data, threshold=3):
    mean 
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