异常值检测

异常值检测是一种数据分析技术，用于识别数据集中与其他数据显著不同的数据点，这些数据点通常被称为“异常值”或“离群点”。以下是关于异常值检测的相关信息：

异常值检测的基础概念

• 定义：异常值检测是数据挖掘和统计分析领域的重要问题，旨在从原始数据中检测出与其他数据明显不同的那些数据点。
• 类型：异常值通常分为点异常、上下文异常和集群异常。

异常值检测的优势

• 能够有效发现未知的异常情况。
• 不需要太多先验知识，适用于各种数据类型。
• 可以为进一步的数据分析提供有用的线索。
• 适用于各种数据类型，无需大量先验知识。无需大量先验知识，适用于各种数据类型。

异常值检测的应用场景

• 金融欺诈检测：通过分析用户的交易模式和行为，及时发现异常的交易行为。
• 工业制造：监测工业生产中的设备故障、异常产品和质量问题。
• 网络安全：识别网络中的异常行为，如入侵检测、DDoS攻击。
• 医疗诊断：发现生物标志物，用于疾病诊断或进展的监测。

异常值检测的方法

• 统计学方法：如Z-Score、IQR法。
• 机器学习方法：如单类支持向量机（One-Class SVM）、隔离森林（Isolation Forest）。
• 基于密度的方法：如局部异常因子（LOF）。