数据挖掘中常见的异常检测算法有:1、基于统计的方法;2、基于距离的方法;3、基于密度的方法;4、孤立森林;5、自编码器;6、高斯混合模型(GMM);其中,基于统计的方法是根据数据的统计特性,如均值、标准差等,判定某数据点是否为异常点。
1、基于统计的方法
基于统计的方法:主要利用数据的统计特性来检测异常值。例如,对于一个正态分布的数据集,任何远离均值超过3倍标准差的数据点都可以被视为异常值。
其他方法:如基于模型的方法,需要建立数据的模型来判定异常。
2、基于距离的方法
基于距离的方法:通过计算数据点之间的距离来判断异常。例如,k近邻算法就是这类方法中的一种,它根据每个数据点与其k个最近邻的距离来判定是否为异常点。
基于统计的方法:通常依赖数据的分布特性。
3、基于密度的方法
基于密度的方法:在数据集中,正常数据点的密度应该较高,而异常数据点往往是低密度的。如LOF(局部异常因子)算法,它评估数据点的局部密度与其邻居的密度比较,来确定其是否为异常点。
基于距离的方法:更多依赖于数据点之间的距离特性。
4、孤立森林
孤立森林:它是一种高效的异常检测算法,通过构建多个决策树来隔离异常值。异常值通常在较少的分裂中就可以被孤立,而正常值需要更多的分裂。
基于密度的方法:通常依赖数据的局部密度信息。
5、自编码器
自编码器:是一种深度学习方法,主要用于降维和特征学习。对于异常检测,自编码器可以学习重构输入数据,异常值在重构过程中的误差会较大。
孤立森林:基于树模型的结构特性进行异常检测。
6、高斯混合模型(GMM)
高斯混合模型:它是一种概率模型,用于表示多个高斯分布的混合。通过对数据集进行模型拟合,可以判断哪些数据点不属于任何高斯分布,从而被视为异常值。
自编码器:主要依赖于深度学习的表示能力。
延伸阅读:
异常检测的意义
异常检测在数据挖掘中扮演着非常重要的角色,应用于金融欺诈检测、工业设备故障预测、网络安全等多个领域。随着技术的进步,异常检测算法越来越多样,能够应对各种复杂的数据场景,提供准确的检测结果。
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