常用的異常檢測算法論文 數據挖掘中常見的「異常檢測」算法有哪些？

發布時間：2023-02-10 22:10:32 作者：學術小編 來源：m.1888yd.cn

數據挖掘中常見的「異常檢測」算法有哪些？

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

數值異常檢測中常用的方法有哪些？

1 Ksigma：數值異常檢測中常用的方法，簡單易用 2 Box Plot：數據如果不滿足正態假設的話，可以用Box plot 3 Isolation forest：典型的無監督算法，不需要任何標注，只需要數據即可。 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：聚類結果中的大類認為正常，小類認為異常

什么是異常檢測？

異常檢測，顧名思義就是檢測異常的算法，比如網絡質量異常、用戶訪問行為異常、服務器異常、交換機異常和系統異常等，都是可以通過異常檢測算法來做監控的，個人認為這種算法很值得我們做監控的去借鑒引用，所以我會先單獨介紹這一部分的內容。

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