34、使用优化z分数确定股票市场异常

使用优化z分数确定股票市场异常

1. 引言

在当今的数据分析领域，异常检测是一项至关重要的任务，它能够帮助我们识别数据中那些偏离正常模式的点，这些点可能预示着潜在的问题或机会。在股票市场中，异常检测尤为重要，因为股票价格的异常波动可能会对投资者的决策产生重大影响。为了预测股票市场未来可能出现的异常情况，我们采用了合成股票市场数据集，并结合K-means聚类算法和优化后的z分数（即dev-score）来进行异常检测。

2. 相关研究回顾

在异常检测领域，已经有大量的研究工作。许多方法被提出用于检测各种数据集中的异常，以下是一些不同领域的相关研究：
- 物联网领域 ：机器学习为智能物联网应用带来了解决方案，帮助应对各种挑战。
- 通用异常检测 ：异常检测被定义为识别数据集中罕见项目、事件和观测值的过程，它涉及机器学习、统计建模、k-means聚类等多个领域。
- 网络安全领域 ：基于网络安全社区的异常检测方法已经使用了数十年，虽然能够检测零日攻击等未知攻击，但存在误报的可能性。
- 地球物理和石油勘探领域 ：在地球物理调查和井日志中，使用无监督机器学习的异常检测方法来处理复杂且耗时的数据集。
- 建筑结构监测领域 ：传感器记录的大量数据可能存在错误，异常检测有助于去除正常或预期的数据，确保数据的准确性。
- 交通领域 ：通过视频监控和无监督机器学习来检测交通异常，如驾驶时使用手机、闯红灯等违规行为