18、异常检测技术与实践

异常检测技术与实践

1. 异常检测方法概述

在数据处理和分析中，异常检测是一项至关重要的任务，它能够帮助我们发现数据中不符合常规模式的异常点。以下介绍几种常见的异常检测方法。

1.1 自编码器（Autoencoders）

自编码器是一种用于无监督学习的神经网络架构，由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入数据压缩成潜在空间表示，解码器再从该表示中重建输入数据。

• 工作原理 ：自编码器在正常数据上进行训练，学习如何准确重建正常数据。通过观察哪些数据点的重建误差最大来检测异常，因为自编码器难以准确重建与训练数据不同的数据点。
• 优点 ：
  • 无需特征工程即可检测高维数据集中的异常。
  • 能够学习数据中的复杂模式，有效检测细微异常。
  • 训练和部署相对高效。
• 缺点 ：
  • 对超参数（如网络架构和训练参数）敏感。
  • 需要大量训练数据才能达到良好性能。
• 示例 ：对于制造工厂的传感器数据集，可使用自编码器学习传感器数据的正常模式，通过观察重建误差检测异常。

1.2 鲁棒协方差（Elliptic Envelope）

鲁棒协方差，也称为椭圆包络方法，是一种统计异常检测方法。它试图将数据拟合到多元高斯分布