常用的異常檢測算法論文 數(shù)據(jù)挖掘中常見的「異常檢測」算法有哪些？

發(fā)布時(shí)間：2023-02-10 22:10:32 作者：知網(wǎng)小編 來源：www.derer.cn

數(shù)據(jù)挖掘中常見的「異常檢測」算法有哪些？

數(shù)據(jù)挖掘中常見的「異常檢測」算法有哪些？ 異常檢測（Anomaly Detection或Outlier Detection）指的是通過數(shù)據(jù)挖掘手段識(shí)別數(shù)據(jù)中的“異常點(diǎn)”，常見的使用案例包括 風(fēng)… 一般情況下， 可以把異常檢測看成是數(shù)據(jù)不平衡下的分類問題 。 因此，如果數(shù)據(jù)條件允許，優(yōu)先使用有監(jiān)督的異常檢測 [6]。

數(shù)值異常檢測中常用的方法有哪些？

1 Ksigma：數(shù)值異常檢測中常用的方法，簡單易用 2 Box Plot：數(shù)據(jù)如果不滿足正態(tài)假設(shè)的話，可以用Box plot 3 Isolation forest：典型的無監(jiān)督算法，不需要任何標(biāo)注，只需要數(shù)據(jù)即可。 4 SOS異常檢測：類似KNN的思路，但效率成問題 5 LOF：同樣是可能有效率問題 6 基于聚類的方法：聚類結(jié)果中的大類認(rèn)為正常，小類認(rèn)為異常

什么是異常檢測？

異常檢測，顧名思義就是檢測異常的算法，比如網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量異常、用戶訪問行為異常、服務(wù)器異常、交換機(jī)異常和系統(tǒng)異常等，都是可以通過異常檢測算法來做監(jiān)控的，個(gè)人認(rèn)為這種算法很值得我們做監(jiān)控的去借鑒引用，所以我會(huì)先單獨(dú)介紹這一部分的內(nèi)容。

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