14、异常检测技术全解析

异常检测技术全解析

在数据处理和分析中，异常检测是一项至关重要的任务。它能够帮助我们发现数据中的异常值，这些异常值可能代表着潜在的问题、特殊事件或者新的模式。本文将详细介绍几种常见的异常检测方法，包括上下文异常检测、集体异常检测以及基于核密度估计的异常检测，并通过具体的代码示例和操作步骤进行说明。

上下文异常与集体异常

在异常检测中，上下文异常和集体异常是两种常见的异常类型。
- 上下文异常 ：是指那些仅因其相邻数据点而被视为异常的观测值。例如，在一个数据集中，某个点的值与其相邻点的值相差很大，那么这个点就可能是上下文异常。
- 集体异常 ：是指一组数据点本身可能并不异常，但它们聚集在一起时表现出异常。比如，在一个数据集中，大量的零值聚集在一起，这可能就是集体异常。

上下文异常检测

下面我们通过一个具体的例子来演示如何检测上下文异常。

操作步骤

1. 生成数据集 ：

x<-1:round(2*pi*100+100)/100
y<-rep(0,round(2*pi*100)+100)
y[1:314]<-sin(x[1:314])
y[415:728]<-sin(x[315:628])
y[100]<-0

2. 绘制数据集 ：