常用异常点检测算法

本文深入探讨机器学习中三种核心异常检测算法:Isolation Forest、Local Outlier Factor及Principal Component Analysis,解析其原理与应用,为数据异常识别提供有力工具。

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基于统计的异常点检测算法基于假设,即正常的数据应该遵循某种分布模型,而异常点则不符合该模型。这些算法通常基于统计学原理,如均值、标准差、中位数等。 以下是一些常用的基于统计的异常点检测算法: 1. Z-score方法:该方法基于数据的均值和标准差来检测异常点。将数据的值减去均值,然后除以标准差,得到的结果称为Z-score。如果一个数据的Z-score超过某个阈值,就认为它是异常点。 2. Boxplot方法:该方法基于数据的四分位数来检测异常点。该方法将数据分为四个部分:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。然后,通过计算四分位距(Q3-Q1)和观察值之间的距离来确定可能的异常值。 3. MAD方法:该方法基于中位数和绝对中位差来检测异常点。绝对中位差是中位数到每个数据的距离的中位数。如果一个数据的绝对中位差超过某个阈值,就认为它是异常点。 4. Grubbs'方法:该方法基于数据的均值和标准差来检测异常点。该方法通过计算数据与均值的距离和标准偏差的比值来确定可能的异常点。然后,将最大的异常点从数据中删除,并重新计算均值和标准差,直到没有更多的异常点为止。 这些算法的优在于它们简单易用,适用于大部分数据分布。然而,它们也有一些缺,例如,它们可能无法检测到复杂的异常点模式,因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的算法
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