常见的异常检测算法及其Python实现

最新推荐文章于 2024-05-08 18:30:52 发布
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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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常用的异常检测算法及其Python实现
BUG？不存在的！
05-23 218
孤立森林算法是一种基于树型数据结构的异常检测算法，其基本思想是通过构建随机森林来寻找异常样本。KNN算法是一种基于近邻的异常检测算法，其基本思想是将距离异常样本最近的k个正常样本看做是这个异常样本所属的“正常区域”内的样本。如果一个样本与它所属的“正常区域”内的样本之间的距离超过了阈值，就被视为异常样本。离群值检测是最简单和最常见的异常检测方法，其基本思想是将数据集中的异常样本看做是“离群点”。LOF算法是一种基于密度的异常检测算法，其思想是通过计算样本点周围的密度来确定异常点。
Python实现异常检测及MAD算法
m0_47037246的博客
06-16 610
LOF（局部离群因子）算法是一种基于密度的算法，它将每个数据点与其最近的k个邻居进行比较，并计算其局部离群因子。MAD（Median Absolute Deviation）算法是一种基于中位数的算法，用于检测多变量数据中的异常值。它使用中位数以及每个变量的绝对差异的中位数来计算阈值，然后将大于阈值的数据点标记为异常值。异常检测是指在数据集中寻找与其他数据明显不同的数据点的过程。通过Python提供的库和算法，我们可以轻松地对数据集进行异常检测，更好地发现异常点并进行处理。1.2 进行异常检测。
python异常值处理实例_利用Python进行异常值分析实例代码
weixin_39969028的博客
11-20 297
异常值是指样本中的个别值，也称为离群点，其数值明显偏离其余的观测值。常用检测方法3σ原则和箱型图。其中，3σ原则只适用服从正态分布的数据。在3σ原则下，异常值被定义为观察值和平均值的偏差超过3倍标准差的值。P(|x−μ|>3σ)≤0.003，在正太分布假设下，大于3σ的值出现的概率小于0.003，属于小概率事件，故可认定其为异常值。异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常...
Python 检测数据异常的 14 种方法
codingpy的博客
05-08 1810
你好，我是坚持分享干货的 EarlGrey，翻译出版过《Python编程无师自通》、《Python并行计算手册》等技术书籍。如果我的分享对你有帮助，请关注我，一起向上进击。来源丨网络本文收集整理了公开网络上一些常见的异常检测方法（附资料来源和代码）。不足之处，还望批评指正。一、基于分布的方法1. 3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1: 3sigmade...
python数据异常检测_用Python中从头开始的实现完整的异常检测算法
weixin_39908082的博客
11-25 377
利用概率的异常检测算法异常检测可以作为离群分析的统计任务来对待。 但是，如果我们开发一个机器学习模型，它可以自动化，并且像往常一样可以节省大量时间。 有很多异常检测用例。 信用卡欺诈检测，故障机器检测或基于其异常功能的硬件系统检测，基于病历的疾病检测都是很好的例子。 还有更多用例。 并且异常检测的使用只会增加。在本文中，我将解释从头开始用Python开发异常检测算法的过程。公式和过程与我之前解释...
Python机器学习笔记：异常点检测算法——Isolation Forest
豆芽菜
06-06 3019
1，异常点检测算法使用场景什么时候我们需要异常点检测算法呢？常用的有三种情况。1.做数据预处理的时候需要对异常的数据做过滤，防止对归一化等处理的结果。2.对没有标记输出的特征数据做筛选，找出异常的数据。3.对有标记输出的特征数据做二分类时，由于某些类别的训练样本非常少，类别严重不平衡，此时也可以考虑用非监督的异常点检测算法来做。
数据科学领域中基于手肘法的k-means聚类算法及其Python实现
最新发布
05-26
适合人群：对机器学习感兴趣的学生、研究人员或从业者，尤其是那些希望深入了解聚类算法及其参数调优技巧的人士。 使用场景及目标：适用于需要对大规模数据集进行分类或分组的研究项目，旨在提高聚类结果的质量和...
Python实现数据清洗中的异常检测与修正方法及其应用
04-08
接着，引入了Isolation Forest算法用于更复杂的数据集异常检测，并探讨了几种常见的异常值修正方法，如中位数替代、线性插值和边界截断。文中提供了详细的代码示例和图表展示，帮助读者更好地理解和应用这些技术。 ...
K-近邻算法的python实现代码分享
09-21
本文详细介绍了K-近邻算法的原理及其Python实现方法，并提供了具体的代码示例。通过理解KNN算法的工作原理和实现过程，读者可以更好地应用此算法解决实际问题。未来还可以尝试使用不同的距离度量方法、改进K值的选择...
python-异常和对抗实例检测，概念漂移和度量的算法.zip
12-30
alibi-detect是一个开源Python库，专注于离群值，对抗性和概念漂移检测。 该软件包旨在涵盖表格数据，图像和时间序列的在线和离线检测器。 离群值检测方法应允许用户识别全局，上下文和集体离群值。 doc：https://docs.seldon.io/projects/alibi-detect/en/stable/index.html
8种Python异常检测算法总结
xinyuerr的博客
09-22 349
异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据，也被称为离群点、异常值检测等等。
[Python嗯~机器学习]---机器学习中的异常监测简述
kepengs的博客
12-21 1095
异常监测 前面博客中我们学习了聚类算法，就是用机器学习方法把不同的无标签样本分成几类。那么，我们还是用一个问题 引出我们的讨论，如果我们的样本基本就是一类，很难会出现不同一类，这时候怎么分？ 说白了，对大量的数据进行训练，如果有一个新的样本跟训练样本聚一类就是正常，偏离训练集就是异常。 如何定义异常监测？假设有一些数据，从x1到xm，我们通常假定这m个样本都是正常的，然后我们需要一个算法来 判断...
异常检测—IsolationForest算法简介以及Python实现
slx_share的博客
02-22 3015
IsolationForest是一种适合高维数据集的异常值检测算法。 核心思想 通过随机切分数据集，异常点应该是容易被隔离的。 算法简介 随机选择一个特征，再在该特征下最大与最小值间随机选择一个值作为切分点，递归切分数据集，直到每个样本点被隔开，从而构建一颗类似CART分类树的随机树。重复构建多颗随机树。 从根节点到叶节点的路径越长，代表该点越难被隔离，即该点越不可能是异常点。计算每个样本点路径...
一文详解8种异常检测算法（附Python代码）
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m0_59596937的博客
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5 个 Python 异常值检测算法实战案例
Python数据挖掘
11-26 1716
异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。我们将会使用以下技术来实现异常值检测:KMeans[1]PCA[2]SVM[4]
吴恩达机器学习作业8 - 异常检测和推荐系统（Python实现）
Phoenix_ZengHao的博客
03-31 2613
吴恩达机器学习作业8 - 异常检测和推荐系统（Python实现） Introduction 在第一个实验中，将实现异常检测算法，并应用于检测网络上出现故障的服务器。在第二个实验中，将使用协同过滤来构建一个电影推荐系统。 1 Anomaly detection（异常检测） 在本实验中，将实现一个异常检测算法来检测服务器计算机中的异常行为。特征测量的是每个服务器的响应速度(mb/s)和延迟(ms)。当服务器运行时，收集了m=307m=307m=307个计算机行为的样本，因此有一个未标记的数据集{x(1),x(2
【机器学习】异常检测算法速览（Python代码）
fengdu78的博客
07-31 1万+
正文共：8636字8图预计阅读时间：22分钟一、异常检测简介异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据，也被称为离群点、异常值检测等等。1.1 异常检测适用的场景异常...
Python异常值的自动检测实战案例
数据派THU
06-26 641
来源：算法进阶 本文约6000字，建议阅读12分钟 本文通过就通过使用Python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用...
基于Python的异常检测与处理
ByteWhiz的博客
09-19 151
异常检测是一种识别与预期模式不符的数据点的技术。在实际应用中，异常检测可以用于许多场景，例如网络入侵检测、信用卡欺诈检测、设备故障检测等。常用的异常检测方法包括基于统计学的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。异常检测是数据分析和机器学习中的重要任务之一，它用于识别数据中的异常模式或离群点。在本文中，我们将介绍使用Python进行异常检测的方法，并提供相应的源代码示例。基于统计学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。箱线图法是通过绘制数据的箱线图来检测异常值。
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