COPOD异常检测

最新推荐文章于 2025-07-09 12:18:39 发布
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分类专栏： 数据处理
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1.什么是异常数据？
异常数据，区别于大部分数据，足够引起怀疑的少部分数据。

2.一维数据怎么处理？
计算均值和方差，离均值2个或3个标准差以外的数值可以简单的被认为是异常值。这是从正态分布的角度出发对异常值的判断，然而，现实生活中，数据大部分都是多维的，就单个维度而言，数据分布也不一定是正态分布，此时，如何对异常值进行判定呢？

3.多维数据异常值判定？
3.1 高维数据在维度之间都是有关联性的
3.2 判断一个值是否是异常值，从中间看，就是看距离均值的距离，从两端看，就是估计这个点分布极端位置的可能性

4.CODOD：Copula-Based Outlier Detection
参考文章：Li, Z., Zhao, Y., Botta, N., Ionescu, C. and Hu, X. COPOD: Copula-Based Outlier Detection. IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2020.
在这里插入图片描述
4.1 1-4行，计算empirical cdf，得到left tail和right tail，以及偏度
4.2 6-15行，用copula得到左边和右边的尾端概率，并根据具体情况输出最适合的尾端概率

5.优缺点
5.1COPOD不需要进行样本件的距离计算，所以 运行开销小速度快
5.2第二点就是不需要调参 ，直接调用即可
5.3对比主流算法LOF iforest效果好

ts14_cbLOFOutlier_PyOD knn BallTree_justify_percentile_plotly text_IsolationForest_COPOD_MAD_PyCaret
Linli522362242的专栏
01-25 473
ts14_cbLOFOutlier_PyOD knn BallTree_justify_percentile_plotly text_IsolationForest_COPOD_MAD_PyCaret
异常检测：PyOD工具库（含SUOD库）【包括近30种常见的异常检测算法：ABOD、HBOS、IForest、KNN、LOF、OCSVM、PCA等】【Outlier detection (OD) 】
u013250861的博客
04-23 2523
pyod(Python Outlier Detection)是一个集成了30余种异常检测方法和模型的Python工具箱。从经典的 LOF (SIGMOD 2000) 到近两年的 COPOD (ICDM 2020) 和 SUOD (MLSys 2021) 。 一、pyod概述 特性 丰富的模型，从 scikit-learn 中的经典算法，到近期的深度学习算法，以及诸如 COPOD 的新兴算法。 兼容 Python2 和 Python3。 pyod对所涵盖的各种异常检测算法提供了统一的API，便于学习和使用。
密度估计异常检测
05-04
我们利用神经密度估计的最新突破，提出了一种新的无监督的密度估计（ANODE）技术进行无异常检测。 通过估计信号区域和边带中数据的条件概率密度，并将其内插到信号区域中，可以构建数据与背景之间完全由数据驱动的似然比。 该似然比对可能由于局部异常而导致的数据过密度敏感。 另外，ANODE方法的独特潜在好处是可以使用学习的密度直接估算背景。 最后，ANODE能够抵抗信号区域和边带之间的系统差异，因此比其他方法具有更广泛的适用性。 我们使用LHC Olympics 2020 R＆D数据集展示了这种新方法的强大功能。 我们展示了ANODE如何在背景预测上以高达7的因数提高dijet颠簸狩猎的重要性，准确度为10％。 尽管使用LHC作为重复性示例，但此处开发的方法在物理学及其他领域的异常检测方面具有更广泛的适用性。
【COPOD】Suppressing Poisoning Attacks on Federated Learning for Medical Imaging
wohoo~
08-03 1115
DOS
时间序列异常检测几篇论文解读
Liao_Wenzhe的博客
08-19 1651
1.COPOD: Copula-Based Outlier Detection 该论文利用ecdf+copula统计给出了一种新的多维组合的异常检测方法，详见知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338189299 2.Revisiting Time Series Outlier Detection: Definitions and Benchmarks 本文重新将时间序列中的异常进行了分类，基于不同的类别进行了不同时间序列异常检测算法的基准测试。 3...
Python异常检测工具箱——pyod
All In AI and Big Data
12-12 5573
简介： pyod(Python Outlier Detection)是一个集成了30余种异常检测方法和模型的Python工具箱。从经典的 LOF (SIGMOD 2000) 到近两年的 COPOD (ICDM 2020) 和 SUOD (MLSys 2021) 。 特性： 丰富的模型，从 scikit-learn 中的经典算法，到近期的深度学习算法，以及诸如 COPOD 的新兴算法。 兼容 Python2 和 Python3。 pyod对所涵盖的各种异常检测算法提供了统一的API，便于学习和使用。.
35、可解释的无监督异常检测
最新发布
c6d7e8f9g的博客
07-09 6
本文介绍了一种可解释的无监督异常检测方法，专门用于金融审计领域。该方法通过集成多种异常检测算法，并结合合成过采样与监督近似技术，有效解决了缺乏标记数据和数据高度不平衡带来的挑战。此外，针对不同用户（如数据科学家和审计人员），提供了模型无关且接收者相关的解释策略，增强了结果的可理解性和实用性。文章还总结了该方法的优势、操作流程、局限性及未来研究方向，为金融审计中的异常检测提供了一种创新且高效的解决方案。
机器学习-28-多变量异常检测库PyOD的功能介绍
qq_20466211的博客
08-01 370
PyOD是一个专注于异常检测(Outlier Detection)的 Python 库。
24、基于排名聚合和堆叠的MEOD模型：高效异常检测新方案
mm9012的博客
05-20 8
本文提出了一种基于排名聚合和堆叠的鲁棒多阶段集成模型MEOD，用于高效异常检测。该模型通过多种无监督异常检测方法生成基础检测器，并利用排名聚合策略（RAOS）创建伪真实标签，结合动态分类器选择机制的堆叠集成框架，实现了卓越的异常检测性能。实验结果表明，MEOD在多个真实世界数据集上均优于其他七种先进基准模型，在ROC-AUC和精确率方面表现突出。此外，文章还分析了模型的优势、局限性，并指出了未来的研究方向。
基于pyod中机器学习与神经网络方法的异常值识别方法合集（含2022年全国服务外包大赛实例）
如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。
04-22 1180
采取多种算法结合的方法识别异常值，以2022年全国服务外包大赛A03异常商品识别问题为例。主要方法有 'PCA' 'COPOD' 'Iforest' 'LODA' 'CBLOF' 'HBOS' 'MCD' 'FB' 'KNN' 'LOF' 'ABOD' 'VAE' 'AutoEncoder'
大数据分析之异常值检测（基于pyod的24种异常值检测算法）
不胜人生一场醉
02-26 451
PyOD是一个全面且易于使用的Python库，专门用于检测多变量数据中的异常点或离群点。异常点是指那些与大多数数据点显著不同的数据，它们可能表示错误、噪声或潜在的有趣现象。PyOD为异常值检测提供了广泛的算法集合，适用于有监督和无监督的场景。无论处理的是带标签的数据还是未带标签的数据，PyOD都提供了一系列技术来满足特定需求。PyOD的突出特性之一是其用户友好的API，使新手和有经验的从业者都可以...
异常检测——基于统计学的方法
疯子书生的博客
01-12 1414
异常检测——基于统计学的方法 主要内容： 高斯分布 箱线图 文章目录异常检测——基于统计学的方法1、概述2、参数方法2.1 基于正态分布的一元异常点检测2.2 多元异常点检测2.2 多个特征相关，且符合多元高斯分布2.3.使用混合参数分布3、非参数方法4、HBOS5、总结6、练习参考资料 1、概述 统计学方法对数据的正常性做出假定。**它们假定正常的数据对象由一个统计模型产生，而不遵守该模型的数据是异常点。**统计学方法的有效性高度依赖于对给定数据所做的统计模型假定是否成立。 异常检测的统计学方法的一般
介绍异常数据的获取方法
远方雪的专栏
09-30 1167
异常数据的识别和处理
【阅读论文】时间序列异常检测:综合评价
zijin-jdd的博客
12-03 1488
在金融应用中，检测时间序列数据中的异常子序列是一项重要的任务，从制造过程到医疗保健监测。异常可以指示重要的事件，例如生产故障、交付瓶颈、系统缺陷或心脏闪烁，因此是核心兴趣。由于时间序列通常很大并且表现出复杂的模式，数据科学家已经开发了各种专门的算法来自动检测这种异常模式。异常检测算法的数量和种类在过去已经显着增长，并且由于其中许多解决方案是独立开发的，并且由不同的研究社区开发，没有全面的研究系统地评估和比较不同的方法。出于这个原因，为给定的异常检测任务选择最佳检测技术是一项艰巨的挑战。
CMU赵越 关于异常检测的分享！
Datawhale
12-26 1270
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：赵越，卡内基梅隆大学，Datawhale特邀作者信息知乎微...
异常检测系列：基于经验累积分布的异常检测（ECOD）
数智笔记
01-25 3389
如果一个观测值在几乎所有变量方面都是异常值，那么该观测值很可能是异常值。HBOS根据变量的直方图定义每个变量的异常值得分。所有变量的异常值得分可以相加得到一个观测值的多元异常值得分。由于直方图易于构建，HBOS是一种有效的无监督方法来检测异常值。
异常点检测算法工具库（pyod）介绍+代码
热门推荐
SeafyLiang的博客
12-07 1万+
异常点检测算法工具库（pyod）一、PyOD介绍二、PyOD主要亮点三、工具库相关重要信息汇总：四、作者介绍：五、API介绍与实例（API References & Examples）六、代码及效果图6.1 代码6.2 效果图 项目地址： https://github.com/yzhao062/Pyod#ramaswamy2000efficient 参考资料： 知乎-用PyOD工具库进行「异常检测」 使用PyOD库在Python中进行离群值检测 PyOD在线文档 优快云-离群点异常检测及可视化分析
异常检测算法开源库
wzg2016的博客
02-21 1925
目录 1. Scikit-learn 2.PyOD 1. 独立异常检测算法列表 2. 集成算法 3. 辅助应用函数 4. pyod 实战 5. PyOD 的 Reference 1. Scikit-learn Scikit-learn是一个Python语言的开源机器学习库，支持4种异常检测方法，LOF，IsolationForest， OneClassSVM，EllipticEnvelope。 案例：https://scikit-learn.org/stable/auto_exampl.
关于cocodpod安装和使用
Kiss丿彼岸花的博客
08-10 1347
cocopods的安装和使用 公司新配置的mac机, 需要通过cocopod添加三方库如AFNetworing, Masonry等工具, 在终端使用pod update命令的时候, 报了如下错误: -bash: pod: command not found 并且pod –version命令也是同样的报错. 在查看cocopod版本号的时候发现, 并不是最新的taobao源. ...
基于copod算法的高光谱图像自动曝光方法及系统
07-23
### 回答1： 基于copod算法的高光谱图像自动曝光方法及系统是一种通过copod算法来实现高光谱图像的自动曝光的技术方案。 首先，高光谱图像是一种包含多个波段的图像，每个波段都对应一个光谱信息。而曝光是指控制图像的亮度，使得图像中的物体细节清晰可见。因此，高光谱图像的自动曝光就是要在不同波段下调整曝光值，使得每个波段的亮度合适，从而使得整个高光谱图像的显示效果最好。 copod算法是一种基于图像的自动曝光方法，它通过计算图像的对比度和饱和度来确定曝光值。对比度衡量了图像中不同灰度级别的亮度差异，饱和度则反映了图像中颜色的饱和程度。copod算法通过优化对比度和饱和度的平衡，来确定最佳曝光值。 具体实现上，基于copod算法的高光谱图像自动曝光方法可以分为以下几个步骤： 1. 遍历高光谱图像中的每个波段，计算每个波段的对比度和饱和度指标。 2. 根据对比度和饱和度的值，确定该波段的曝光值调整方向（增加或减少曝光值）。 3. 根据曝光值调整方向和幅度大小，调整该波段的曝光值。 4. 重复步骤1-3，直到所有波段的曝光值达到平衡状态。 基于copod算法的高光谱图像自动曝光系统可以采用软件或硬件的方式实现。软件实现可以通过编写相应的算法和控制逻辑来完成，硬件实现可以通过构建专门的高光谱图像处理器来实现。 总之，基于copod算法的高光谱图像自动曝光方法及系统能够有效地调整高光谱图像的曝光值，提高图像显示的质量和细节的可见性，对于高光谱图像的处理有着重要的意义。 ### 回答2： 基于copod (Cooperative Particle Swarm Optimization Dynamic) 算法的高光谱图像自动曝光方法及系统是一种利用copod算法进行自动曝光的技术。高光谱图像是指在可见和近红外光谱范围内采集的具有连续光谱信息的图像，对其进行曝光调整可以提升图像质量和信息获取能力。 该方法首先将高光谱图像分成若干超像素区域，利用copod算法对这些区域进行自适应曝光调整。copod算法是一种基于粒子群优化算法的动态协作优化算法，能够快速收敛并找到全局最优解。在此方法中，copod算法被应用于每个超像素区域，通过不断更新粒子的位置和速度来寻找最佳曝光参数。 该系统的工作流程如下： 1. 输入高光谱图像，并将其分割成超像素区域。 2. 初始化copod算法的参数，包括粒子数量、最大迭代次数等。 3. 对每个超像素区域执行copod算法，根据优化目标函数（如图像对比度、亮度均衡等）找到最佳曝光参数。 4. 将所有超像素区域的曝光参数整合，并对原始高光谱图像进行曝光调整。 5. 输出自动曝光调整后的高光谱图像。 基于copod算法的高光谱图像自动曝光方法及系统具有以下优点： 1. 采用自适应方法进行曝光调整，可以根据不同图像区域的特点进行个性化处理，提高图像质量和细节还原能力。 2. copod算法具有快速收敛、全局优化能力强的特点，能够找到最佳曝光参数，提高图像对比度和亮度均衡性。 3. 该系统可以自动完成曝光调整的过程，提高工作效率，减少人工操作。 总之，基于copod算法的高光谱图像自动曝光方法及系统是一种快速、准确的图像处理技术，可以提高高光谱图像的质量和信息获取能力。 ### 回答3： copod算法是一种用于高光谱图像自动曝光的算法。高光谱图像是一种可以获取物体在不同波长下的光谱信息的图像。由于不同波长下光的强度不同，因此在拍摄高光谱图像时，需要进行适当的曝光来保证图像的质量。 基于copod算法的高光谱图像自动曝光方法及系统可以根据图像中的光谱信息来自动调整图像的曝光。该方法首先通过对图像中的光谱进行分析和处理，得到光谱信息的统计特征，包括光谱的均值、方差、能量等。 接下来，基于copod算法，系统会对图像进行评估，判断当前的曝光水平是否合适。如果曝光不足或过度曝光，系统会根据光谱信息的统计特征进行相应的调整。具体的调整包括增加或减少曝光时间、调整光圈大小等。 通过这种方式，基于copod算法的高光谱图像自动曝光方法及系统可以实现对图像曝光的自动控制，保证高光谱图像在各个波长下的光谱信息均衡，并尽可能减少曝光不足或过度曝光的情况发生。 该方法及系统在高光谱图像的应用中具有重要意义。它可以提高高光谱图像的质量和可用性，为高光谱图像的处理和分析提供更准确、可靠的数据基础。并且通过自动曝光控制，减少了人工干预的需求，提高了处理效率和准确性。 基于copod算法的高光谱图像自动曝光方法及系统是在高光谱图像领域的一次创新尝试，它将为高光谱图像的应用和研究带来更多的可能性和发展空间。
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