离群点检测法进行异常分析的论文有哪些列举两篇
时间: 2023-05-13 12:06:43 浏览: 61
以下是两篇离群点检测法进行异常分析的论文:
1. "A Survey of Outlier Detection Methodologies",作者为 Varun Chandola、Arindam Banerjee 和 Vipin Kumar,发表于 ACM Computing Surveys 杂志上。
2. "Unsupervised Outlier Detection via Non-Parametric Density Estimation",作者为 Fei Tony Liu、Kai Ming Ting 和 Zhi-Hua Zhou,发表于 Journal of Machine Learning Research 上。
相关问题
离群点检测和异常点检测一样吗
离群点检测和异常点检测都是用来识别数据中的异常值的方法,但它们并不完全相同。
离群点检测(Outlier Detection)的目标是识别数据集中与其他数据点差异较大的个别数据点,这些数据点被称为离群点(Outliers)。离群点可能是数据采集或处理中的错误,也可能是数据集中的真实异常值,需要进一步分析。
而异常点检测(Anomaly Detection)的目标是识别数据集中的异常点,这些点与其他数据点有明显的不同,但不一定是离群点。异常点可能是潜在的风险或机会,需要进一步调查和分析。
因此,虽然离群点检测和异常点检测都是用来识别数据中的异常值,但它们的目标和方法略有不同。
自己创建数据,进行离群点检测
离群点检测是一种数据挖掘技术,用于识别数据集中的异常值。自己创建数据进行离群点检测的一般流程如下:
1. 创建数据:可以通过随机生成数据或者手动录入数据的方式创建数据集。
2. 数据预处理:对数据进行清洗、归一化等预处理操作,以便后续分析。
3. 确定离群点检测算法:根据数据集的特点选择合适的离群点检测算法。
4. 进行离群点检测:将数据集输入到离群点检测算法中进行分析,得到异常值。
5. 分析异常值:对于检测到的异常值进行分析,确定是真正的异常值还是错误的结果。
常用的离群点检测算法包括基于统计学的方法(如Z-score、箱线图等)、基于聚类的方法(如DBSCAN、LOF等)、基于密度的方法(如KDE、HBOS等)等。在选择算法时需要根据数据集的特点和问题需求进行选择。