MATLAB算法实战应用案例精讲-【数据分析】基于sklearn的异常检测（附matlab、R语言和python代码实现）

目录

前言

几个高频面试题目

离群检测 与 新奇检测的区别

算法原理

异常检测的分类设定

基于高斯概分布的异常检测

单变量和多变量异常值检测

单变量异常值检测

多变量异常值检测

Sklearn中支持的异常检测方法

1. IsolationForest（隔离森林）

2.Local Outlier Factor（局部离群因子）

3.OneClassSVM

4.Elliptic Envelope（椭圆模型拟合）

5.几种异常检测算法对比

应用案例

1.异常检测（anomaly detection）应用案例

（1）问题描述

（2）代码实现

 结果展示

KNIME分析平台中四种最常用的异常值检测 

（1）问题描述

​（2）异常检测

（3）在KNIME工作流程中实施 

知识拓展

1.时间序列异常检测

（1）异常的分类

（2）常见异常检测方法

（3）移动平均/加权移动平均/指数加权移动平均

(4)​时间序列异常检测方案

代码实现

matlab

代码1

代码2

R语言

python 

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前言

在训练机器学习算法或应用统计技术时，错误值或异常值可能是一个严重的问题，它们通常会造成测量误差或异常系统条件的结果，因此不具有描述底层系统的特征。实际上，最佳做法是在进行下一步分析之前，就应该进行异常值去除处理。

在某些情况下，异常值可以提供有关整个系统中局部异常的信息；因此，检测异常值是一个有价值的过程，因为在这个工程中，可以提供有关数据集的附加信息。

异常值是偏离数据集中大多数样本点的数据点。出现异常值的原因有很多，例如自然偏差、欺诈活动、人为或系统错误。不过，在我们进行任何统计分析或训练机器学习模型之前，对数据检测和识别异常值都是必不可少的，这个预处理的过程会影响最后的效果。

几个高频面试题目

离群检