文章探讨了异常检测的重要性，特别是在边缘计算环境中的应用。介绍了三种方法：基于统计的Z-score方法，基于K-means聚类的离群点检测，以及使用自动编码器的深度学习方法。通过在边缘设备上部署这些算法，可以实现快速异常检测并采取应对措施。
异常检测是数据分析领域的重要任务之一，它旨在识别与大多数数据样本不一致的异常数据。随着边缘计算的兴起，将异常检测算法部署到边缘设备上已成为一种趋势。本文将介绍一系列基于边缘计算的异常检测算法，并提供相应的源代码实现。
- 基于统计方法的异常检测算法
统计方法是最常用的异常检测方法之一。其中，一种常见的统计方法是基于均值和标准差的Z-score方法。该方法假设数据服从正态分布，将数据点的Z-score值与给定的阈值进行比较来识别异常值。
import numpy as np
def z_score(data):
mean = np.mean(data)
std 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
