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發(fā)布時(shí)間：2023-08-11 11:48:29 作者：學(xué)術(shù)小編 來(lái)源：m.1888yd.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。
