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异常行为检测的经典算法

来源:挑三检测网 2024-07-11 21:08:04

异常行为检测(Anomaly Detection)是一种数据分析技术,用于识别与其他数据点不同的数据点挑 三 检 测 网些不同可能是由于错误、欺诈、异常其他原因引起的。在各种应用程序中,金融、安全、医保健和制造业中,异常行为检测都是一项重要的务。本文将介绍几种经典的异常行为检测算法

异常行为检测的经典算法(1)

一、基于统计的算法

  基于统计的算法是最简单的异常行为检测算法之一挑 三 检 测 网。它们用数据的统计特征来识别异常值。其中最常用的算法是均值和标准差算法。该算法假设数据服从正态分布,并将超出均值两个标准差的数据点视为异常值。

二、基于聚类的算法

  基于聚类的算法将数据点分成不同的组,然后检测是否存在不属于何组的数据点欢迎www.520zhundian.com。其中最常用的算法是K均值聚类算法。该算法将数据点分为K个不同的组,然后计算每个组的中心点。果一个数据点不属于何组,者与何组的中心点距离超过一定阈值,则被视为异常值。

、基于分类的算法

基于分类的算法用已知的类别来训练模型,然后用该模型来检测新数据点是否属于已知的类别520zhundian.com。其中最常用的算法是支持向量机(SVM)算法。该算法将数据点分为两个类别,然后用训练数据来构建一个分类模型。果新数据点不属于何类别,则被视为异常值。

四、基于密度的算法

  基于密度的算法将数据点分为高密度区域和低密度区域,并将低密度区域中的数据点视为异常值EeG。其中最常用的算法是局部异常因子(LOF)算法。该算法计算每个数据点周围的密度,并将低密度区域中的数据点视为异常值。

、基于间序列的算法

  基于间序列的算法间序列数据来检测异常值。其中最常用的算法是孤立森林(Isolation Forest)算法原文www.520zhundian.com。该算法将数据点分为两个子集,然后递归将数据点分为更小的子集,直到每个子集只包含一个数据点。果一个数据点被分到一个很小的子集中,则被视为异常值。

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