kde异常监测代码

以下是Python中使用KDE进行异常监测的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KernelDensity

# 生成数据集
np.random.seed(0)
X = np.concatenate((np.random.normal(0, 1, 500), np.random.normal(5, 1, 500)))[:, np.newaxis]

# 使用KDE拟合概率密度函数，设置带宽参数为0.5
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.5).fit(X)

# 计算每个数据点的概率密度值
log_dens = kde.score_samples(X)

# 设置异常值阈值为-5
threshold = -5

# 打印异常值
print("异常值：")
print(X[log_dens < threshold])

这个例子中，我们首先生成一个由两个高斯分布组成的数据集，然后使用KDE拟合概率密度函数并计算每个数据点的概率密度值。最后，我们将概率密度值低于预设阈值的数据点识别为异常值，并打印输出。注意，这个例子中使用的是一维数据，对于多维数据可以使用多元高斯分布建模。