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發(fā)布時(shí)間:2023-08-11 11:48:29 作者:知網(wǎng)小編 來(lái)源:m.elxoepd.cn
數(shù)據(jù)挖掘中常見(jiàn)的「異常檢測(cè)」算法有哪些? 異常檢測(cè)(Anomaly Detection或Outlier Detection)指的是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘手段識(shí)別數(shù)據(jù)中的“異常點(diǎn)”,常見(jiàn)的使用案例包括 風(fēng)… 一般情況下, 可以把異常檢測(cè)看成是數(shù)據(jù)不平衡下的分類問(wèn)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(cè) [6]。
1 Ksigma:數(shù)值異常檢測(cè)中常用的方法,簡(jiǎn)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(wú)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(cè):類似KNN的思路,但效率成問(wèn)題 5 LOF:同樣是可能有效率問(wèn)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
異常檢測(cè),顧名思義就是檢測(cè)異常的算法,比如網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量異常、用戶訪問(wèn)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(guò)異常檢測(cè)算法來(lái)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。