常用异常点检测算法

最新推荐文章于 2025-05-28 09:16:11 发布
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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。
常用的异常检测算法有哪些？
data+scenario+science+insight
07-06 957
常用的异常检测算法有哪些？ 高斯混合模型（Gaussian Mixture Models）： 在GMM的理念之中，任何位于低密度空间区域的实例都可以被视为异常，但我们必须定义我们想要使用的密度阈值（实际就是一个超参数、需要结合当前的领域问题来确认合适的阈值）。 主成分分析PCA： 如果是正常的数据那么重建的误差应该很小，而无果是异常数据则重建误差会很大甚至极大； 自动编码器（Autoencoder）： 类似于PCA算法都是使用重建误差的分析来判别异常样本； FAST-
异常点检测算法
庐州月光的博客
04-21 2118
欢迎关注”生信修炼手册”!在进行机器学习建模之前，首先要对数据中存在的异常点样本进行过滤，异常点，也叫做离群点，对数据的归一化，以及后续建模的准确性都会造成影响。因此，必须先去除异常点，常...
常用异常检测算法汇总
qq_39865117的博客
07-15 1289
孤立森林（Isolation Forest）是一种基于树结构的异常检测算法，其原理可以简述为：通过随机选择特征和随机选择分割点的方式，将数据集逐步分割成较小的子集，直到每个子集只包含一个数据点，这样就形成了许多隔离的数据点，而异常点只需要经过较少的分割就可以被隔离出来，因此它们的路径长度会比正常点短，在所有树中平均路径越短的样本、异常得分越高。自编码器，是一种无监督学习模型，本质是通过神经网络构建一个降维模型，与PCA相似，但Autoencoder在使用非线性激活函数时克服了PCA线性的限制。
异常点/离群点检测算法——LOF
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wangyibo0201的博客
06-18 17万+
局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF)　　在数据挖掘方面，经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗，剔除无效数据和异常数据。异常检测也是数据挖掘的一个方向，用于反作弊、伪基站、金融诈骗等领域。 　　异常检测方法，针对不同的数据形式，有不同的实现方法。常用的有基于分布的方法，在上、下α分为点之外的值认为是异常值（例如图1），对于属性值常用此类方法。基于距离的方法
【异常检测】数据挖掘领域常用异常检测算法总结以及原理解析（二）
LUyan10086的博客
05-30 2592
基于树的异常检测方法能够处理非线性关系，并且在处理大型数据集时相对高效。但它们对于高维数据的处理能力往往较弱，并且在异常点不是特别稀有时的检测效果会下降。孤立森林是一种高效的异常检测算法，它基于一个简单的假设：异常数据点通常是稀少的，且与正常数据点相比有着显著的不同。因此，相比于正常数据点，异常数据点更容易被“孤立”。孤立森林通过构建多棵“孤立树”来随机地“孤立”每个数据点。在每棵孤立树中，算法随机选择一个特征并随机选择该特征的一个切分值，以此将数据分成两部分。这个切分过程重复进行，直到每个点都被孤立或达到
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异常检测常用的方法及算法
03-14
### 异常检测常用的方法及算法 #### 一、异常检测概述 异常检测是指在数据集中识别出那些显著不同于其他数据点的项目、事件或观测值的过程。这些异常点通常被视为异常值、新奇点、噪声或偏差。异常检测在众多领域...
【异常检测】数据挖掘领域常用异常检测算法总结以及原理解析（一）
LUyan10086的博客
05-30 4879
基于统计的异常检测方法主要依赖于统计学原理来识别数据中的异常值。这些方法通常假设数据遵循一定的统计分布，如正态分布等。基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。 如果数据处于均值加减三倍标准差之间，则认为是正常数据，否则，则认为是异常数据。Z-Score（标准分数）异常检测方法是通过测量数据点与数据集均值的偏差程度来识别异常数据的。这种方法假设数据大致遵循正态分布（也称为高斯分布）。在正态分布中，大多数数据点（约68%）位于均值的一个标准差内，约95%的数据位于两个标准差内，而几乎
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常用异常检测算法（Isolation Forest、CBLOF、KNN）
12-15
基于机器学习，利用常用异常检测算法（Isolation Forest、CBLOF、KNN）对数据集中的异常数据进行识别及检测。 孤立森林（Isolation Forest）于2008年由西瓜书作者周志华团队提出，凭借其线性的时间复杂度与优秀的...
基于多次随机映射和EM算法的异常流量检测
03-09
基于多次随机映射和EM算法的异常流量检测，张凯宁，辛阳，针对传统异常检测算法实时性差、正确识别率低且误判率高等问题，本文提出一种多次随机映射以及无监督聚类算法相组合的改良算法。
异常点检测算法（一）
sinat_22510827的博客
07-12 5424
原创： 张戎 数学人生 2016-06-23异常点检测（又称为离群点检测）是找出其行为很不同于预期对象的一个检测过程。这些对象被称为异常点或者离群点。异常点检测在很多实际的生产生活中都有着具体的应用，比如信用卡欺诈，工业损毁检测，图像检测等。异常点（outlier）是一个数据对象，它明显不同于其他的数据对象，就好像它是被不同的机制产生的一样。例如下图红色的点，就明显区别于蓝色的点。相对于蓝色的点而...
一文详解8种异常检测算法（附Python代码）
m0_59596937的博客
02-03 4万+
异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据，也被称为离群点、异常值检测等等。
异常点检测算法小结
weixin_30478619的博客
07-19 255
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。 一、1.异常点检测算法使用场景 　　　　什么时候我们需要异常点检测算法呢？常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤，防止对归一化等处理的结果产生影响。二是对没有标记输出的特征数据做筛选，找出...
每位数据科学家应该了解的5种异常点（变化点）检测算法
yyyyyyyyyyy_9的博客
07-21 1万+
本文将讨论并实施5种异常点（突变点）检测技术，并对它们的性能进行基准测试。
异常点检测算法实战案例
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2401_82505179的博客
05-28 1320
本文介绍了8种异常点检测算法的Python实现与比较：1. 统计方法（Z-Score/IQR）适合简单分布数据；2. IsolationForest适用于高维大数据；3. KNN基于近邻距离检测局部异常；4. One-ClassSVM处理复杂分布；5. DBSCAN通过密度聚类识别噪声点；6-7. ADTK和LSTM专攻时间序列异常检测。文章通过可视化案例展示了各算法效果，并给出选择建议：低维数据用统计方法，高维数据选IsolationForest，时间序列优先ADTK。最后强调应结合可视化与多算法验证提升
基于统计的异常点检测算法
04-03
基于统计的异常点检测算法基于假设，即正常的数据点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。将数据点的值减去均值，然后除以标准差，得到的结果称为Z-score。如果一个数据点的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点的距离的中位数。如果一个数据点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点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。 这些算法的优点在于它们简单易用，适用于大部分数据分布。然而，它们也有一些缺点，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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