当前位置: 首页 > news >正文

异常检测

异常检测知识点汇总

异常检测面临的难点

1.在实际应用场景的大量数据,都没有标签,市面上成熟的监督学习技术都不能使用,
2.区分是噪声或者是异常点也是一个挑战
3.当各种诈骗数据混在一起,区分他们的类型也是一个难题,因为我们不知道类型的定义

所以基于上述问题,我们需要使用无监督学习方法,而且需要被行业专家指导。

异常检测的分类

1.时序相关和时序独立(时序相关的情况下,数据的变化依赖于时间的维度)
2.全局和局部(每个点的参考对象,是以全局的点作为参考还是仅参考周围的点)
3.标签和异常分数(输出结果的形式不同)
4.基于模型特性(不同算法)

时序相关和时序独立

归根到底就是数据和时间有没有直接关联,举个例子,假设一个人的信用卡平时1到11月每个月消费2000元,但是12月突然消费了5000元,此时时间就对我们的检测存在意义。然而在时序独立的情况下,每个异常点都是独立的,和时间无关

时序相关方法:滑动窗口,马尔可夫链,时间序列聚类,时序预测方法等等

全局和局部

全局检测方法以全部点的集合作为参考,来对每个点进行检测,基本假设:点集中的正常点都遵从同一种模式,即分布在同一范围。问题:对每个点进行参考的时候,其他的异常点也会在参考点集合内,会导致结果有偏差。

局部检测方法对每个点的异常检测,仅以部分点的集合进行参考,基本假设:对于正常点所遵从的模式的个数没有限制,可能存在多种形态的正常点。问题:如何选取合适的参考点子集?

基于模型特性:

统计模型:基于检验,基于偏差的方法
空间相似度:基于距离,基于密度的方法
深度学习方法

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=22386

相关文章:

  • 2025 年物流公司服务 TOP 企业品牌推荐推荐榜,无锡到西安、无锡到太原、无锡到宁波、无锡到郑州、无锡到上海物流公司推荐!
  • 2025 年曝气器制造厂家 TOP 企业品牌推荐排行榜,微孔 / 平板 / 管式 / 拱形 / 可提升式曝气器公司推荐这 10 家
  • 2025 年石灰料仓厂家 TOP 企业品牌推荐榜单,深度剖析行业优秀企业优势!
  • 完整教程:MYSQL —— 约束和多表查询
  • 排序算法汇总,堆排序,归并排序,冒泡排序,插入排序 - 详解
  • AI元人文:于价值表征困境中试探
  • 解决ubuntu因自动挂起导致电脑卡死
  • 2025板材厂家 TOP 企业品牌推荐排行榜,环保 / 密度 / 净化 / 零醛添加 / 装修 / 生态板 / 指接板 / 直拼板 / PET 实木板材公司推荐!
  • 2线性规划模型建模实战
  • 网络技术:基本结构与协议
  • 《电路基础》第三章学习笔记
  • 移植Linux(No MMU)到ESP32-S3
  • 关于ws连接coinex偶尔会出现几分钟不更新数据的问题 - Charlie
  • 【C#】以 BlockingCollection 为核心的多相机 YOLO 检测任务处理框架 - 指南
  • CAD安装Error 1402权限问题解决
  • 智能体详解——极简深度研究Agent
  • 题解:P9868 [NOIP2023] 词典
  • 304、渭城曲
  • AtCoder Beginner Contest 425
  • AT_agc052_b [AGC052B] Tree Edges XOR
  • 背单词 纯英文 2025年10月
  • 英语背单词 专八词汇 中英对照 2025年10月
  • 「Diary Solution Set」October 2025 在凉雨停歇的那天
  • macOS Tahoe All In One
  • 风力发电机输出功率模型综述 - 详解
  • 2025年小红书创作者影响力分析报告:基于10.5万条素材构建评估模型,识别高影响力内容特征,优化推荐算法与运营策略,涵盖用户分层、互动数据、地理位置分布,提供内容策略优化与创作者成长建议。
  • MaopaiJD Esp8266 代码
  • 英语_错题集_25-10
  • 公民科学研究奖项众人智慧表彰技术创新项目
  • 25.10.1随笔联考总结