向各位大佬求救

最新推荐文章于 2025-04-19 12:19:26 发布
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写将PID算法整合成类要求pid算法这个方法形参为(测量值，目标值)，init初始化这个方法初始化关键量(kp,ki,kd).

【异常检测算法‌】基于机器学习方法的异常检测算法‌
大雨淅淅的博客
10-24 1676
基于机器学习方法的异常检测算法的应用领域极为广泛，它在多个行业中发挥着至关重要的作用。
聚类检测异常点
weixin_40300458的博客
07-31 8783
主要思想： 用聚类方式划分数据为不同的簇，计算簇内每个点对于簇中心的相对距离（相对距离 = 点到簇中心的距离/这个簇所有点到簇中心距离的中位数），可视化后，检测出相对距离较大的点。 注意是每个点到簇中心的距离的中位数，不是平均值，因为异常值对中位数的影响很小，几乎可以忽略，但是对均值的影响很大。   from sklearn import preprocessing from sklea...
异常检测常用的方法及算法
03-14
基于统计：基于泊松分布、正态分布找到异常分布点。 　基于距离：K-means。 　基于密度：KNN、LOF（Local Outlier Factor）、隔离森 林。 　一类支持向量机（One-Class SVM）。 　隐马尔可夫模型（HMM）。
基于特征选择的K-means聚类异常检测方法
06-17
K-means算法是一种采用距离作为相似性评价指标的聚类算法,其快速简洁的特点在异常检测场景中有一定的应用价值。但是,传统的K-means聚类算法在选取初始中心和度量相似性上有一定缺陷。针对传统的K-means算法中存在的问题,本文对原有的方法进行了改进。第一,在初始化聚类中心时选取了一种优化的方法作为初始聚类中心,替代原有的随机选择方法以减少计算量和迭代次数。第二,采用基于信息熵属性加权的样本相似性度量来进一步精确样本差异。实验过程中,针对异常检测数据含有冗余特征,对样本数据做了冗余特征过滤,实验结果表明改进之后的方法较传统的K-means算法有更好的检测效果。
人工智能-聚类问题与异常检测——KMeans算法
最新发布
2301_80226956的博客
04-19 1056
本节从聚类问题入手，介绍KMeans算法的流程以及异常点检测的拓展，同时提供质心敏感问题的解决思路，从原理到代码实现都讲懂！
【机器学习】密度聚类DBSCAN与异常检测
littlemichelle
04-20 3733
聚类有以下几种 （1）K均值聚类步骤：1.随机选择k个样本作为初始均值向量；2.计算样本到各均值向量的距离，把它划到距离最小的簇；3.计算新的均值向量；4.迭代，直至均值向量未更新或到达最大次数。缺点：需要输入k，算法速度依赖于初始化的好坏，不能处理非球形簇。 （2）密度聚类步骤：DBSCAN，找到几个由密度可达关系导出的最大的密度相连样本集合。1.找到任意一个核心点，对该核心点进行扩充；2....
机器学习 -- > 检测异常样本方法总结
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村头陶员外的博客
08-18 1万+
数据预处理的好坏，很大程度上决定了模型分析结果的好坏。 其中，异常值（outliers）检测是整个数据预处理过程中，十分重要的一环。方法也是多种多样。由于异常值检验，和去重、缺失值处理不同，它带有一定的主观性。在实际业务场景中，我们要根据具体的业务逻辑来判别哪些样本是离群点，下面我总结几个比较常用，通用的异常值检测方法。可视化的方法画出样本集某一个特征而言，可以直接画出这个样本集在这个特征上值的分
基于聚类的异常值检测算法依据及python实现
chensq_yinhai的博客
04-01 4197
假设数据集D被聚类算法划分到k个类C = {C1 , C2 , …CK}，对象p 的离群因子of3 §定义为 与所有类间距的加权平均值： 根据上述定义，进行基于聚类的离群点诊断过程如下： 第一步：对数据集采用合适的聚类算法进行聚类，得到聚类结果 。 第二步：计算数据集D中所有对象p 的离群因子of3 § ，及平均值 avg_of和标准差std_of ，满足条件 的对象判定为离群点，其中 beta为设定的阈值参数。 python 过程实现如下。 #基于聚类的离群因子计算 ## df_res : 数据特征
异常检测之基于聚类的局部异常因子检测算法（CBLOF）详细解释且配上代码运行实例
学习笔记
04-30 4722
基于聚类的局部异常因子检测算法（CBLOF） 文章目录基于聚类的局部异常因子检测算法（CBLOF）前言一、CBLOF是什么？二、CBLOF详解三、CBLOF代码实例 前言 服务外包使用了CBLOF算法来检测异常商品，感觉其实对于千万级的数据量来识别异常值还是比较困难的，首先准确率先不谈，能够真正在有限时间跑出结果的算法可能都寥寥无几吧。 最后代码实例的效果图可以程序先呈现一下，基本上就是CBLOF的整个流程了。 一、CBLOF是什么？ CBLOF即基于聚类的局部因子检测法顾名思义，是一种采用局部离群
【Python数据分析基础】: 异常值检测和处理
weixin_34187862的博客
08-08 1632
作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下： 【Python数据分析基础】: 数据缺失值处理 本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题：异常值检测和处理。 1 什么是异常值？ 在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结...
聚类分析的异常检测与异常值处理
AI天才研究院
01-05 2348
1.背景介绍 聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，它主要用于将数据集中的数据点分为多个群集，使得同一群集内的数据点之间的距离较小，而与其他群集的距离较大。聚类分析可以帮助我们发现数据中的模式、规律和异常。在现实生活中，聚类分析应用非常广泛，例如在医疗健康领域，我们可以通过聚类分析来识别疾病的高危人群；在金融领域，我们可以通过聚类分析来识别潜在的诈骗行为；在社交媒体领域，我们可以通过聚类分析来识别用...
【异常检测算法‌】基于统计学方法的异常检测算法‌
大雨淅淅的博客
10-21 1297
随着大数据时代的到来，数据量的激增和复杂性的提高，异常检测算法在各个领域变得越来越重要。基于统计学方法的异常检测算法，作为其中的一个重要分支，其发展趋势也备受关注。未来，这些算法将更加注重可解释性，这意味着它们不仅能够准确地识别出异常，还能够向用户清晰地解释为何某个数据点被认为是异常的。此外，算法的自适应能力将得到加强，使其能够更好地适应不断变化的数据分布和环境。在处理数据时，算法将不再局限于单一类型的数据源，而是能够融合多源异构数据，从而提供更全面的异常检测视角。同时，为了应对数据中的噪声和异常值，算法的
【关联规则挖掘算法‌】基于聚类的关联规则挖掘算法
大雨淅淅的博客
10-16 1129
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要技术，旨在发现数据集中不同项之间的关联关系。这种关联关系通常表示为“如果A发生，则B也倾向于发生”。关联规则挖掘广泛应用于市场篮分析、推荐系统、异常检测等领域。
【图计算算法‌】基于图结构的图计算算法‌
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09-24 869
图计算算法是处理图结构数据的一系列算法，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域。基于图结构的算法通常关注于图的节点、边以及节点之间的关系。图算法可以分为几类：
聚类算法也可以异常检测？DBSCAN算法详解。
AI蜗牛车
06-26 6720
一、算法概述DBSCAN是一个出现得比较早（1996年），比较有代表性的基于密度的聚类算法，虽然这个算法本身是密度聚类算法，但同样可以用作异常检测，其思想就是找到样本空间中处在低密度的异常样本，本文就介绍下基本原理以及怎么进行异常检测，后面介绍聚类的应用。DBSCAN是英文Density-Based Spatial Clustering of Applications w...
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基于聚类的异常检测 k-means是一种广泛使用的聚类算法。 它创建了k个具有相似特性的数据组。 不属于这些组的数据实例可能会被标记为异常。 基于聚类的异常检测中的假设是，如果我们对数据进行聚类，则正常数据将属于聚类，而异常将不属于任何聚类或属于小聚类。 我们使用以下步骤来查找和可视化异常值。 ...
pythondcnda算法聚类_基于DCNDA算法的数据异常检测
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12-23 491
基于DCNDA算法的数据异常检测蒋华，季丰，王鑫，王慧娇【摘要】针对CURE算法聚类过程中对噪音点敏感，随机抽样存在局限性，以及对收缩因子敏感且在大型数据集聚类方面效率欠佳的问题，提出一种基于MeanShift核函数平移模型DBSCAN算法改进的CURE算法，即DCNDA(density-basedCUREnoisedetectionclusteringalgorithm)。自适应参数的DBSCA...
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