一维数据异常检测机器学习相关代码

以下是一维数据异常检测的机器学习相关代码，使用的是K-近邻算法：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 生成一维数据
data = np.random.randn(100, 1)

# 训练KNN模型
k = 5  # 取k个最近邻
knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k)
knn.fit(data)

# 计算每个样本点到其最近邻的距离
distances, _ = knn.kneighbors(data)

# 计算LOF（局部离群因子）值
lofs = np.mean(distances[:, 1:], axis=1) / np.mean(distances, axis=1)

# 输出所有的局部离群因子值
print("LOFs:", lofs)

代码解释：

1. 首先生成一维数据。
2. 然后使用sklearn库的NearestNeighbors类训练KNN模型，取k个最近邻。
3. 计算每个样本点到其最近邻的距离。
4. 计算每个样本点的LOF值。
5. 输出所有的局部离群因子值。

LOF值越大，表示该样本点越可能是异常点。可以根据LOF值进行异常检测。

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一维时间序列异常检测机器学习相关代码

以下是一个简单的时间序列异常检测的机器学习代码示例，使用了Isolation Forest算法。

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 生成一维时间序列数据
data = np.random.normal(0, 0.1, size=1000)

# 转换为二维数据
X = data.reshape(-1, 1)

# 构建Isolation Forest模型
clf = IsolationForest(random_state=0).fit(X)

# 预测每个样本是否为异常值
y_pred = clf.predict(X)

# 打印异常值的索引
print(np.where(y_pred == -1)[0])

这个代码示例中，我们首先生成了一个长度为1000的一维时间序列数据。然后，我们将其转换为二维数据，并使用Isolation Forest模型进行训练和预测。最后，我们打印出所有被预测为异常值的样本索引。

需要注意的是，Isolation Forest算法是一种基于随机森林的异常检测算法，可以用于检测高维数据中的异常值，但在一维时间序列数据中也可以使用。在实际应用中，还可以使用其他的异常检测算法，如孤立点检测、聚类算法等。

基于统计学的一维数据异常点检测代码

以下是一个基于统计学的一维数据异常点检测代码的示例，使用的是Z-score（标准分数）方法：

import numpy as np

def detect_outliers_zscore(data, threshold=3):
    """
    使用Z-score方法检测一维数据中的异常点
    :param data: 一维数据
    :param threshold: 阈值
    :return: 异常点的索引
    """
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    z_scores = [(x - mean) / std for x in data]
    return np.where(np.abs(z_scores) > threshold)[0]

使用示例：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 1000]

outlier_indices = detect_outliers_zscore(data)
print(outlier_indices) # 输出 [10]

在上面的示例中，数据中的10被检测为异常点。阈值的选择可以根据具体情况进行调整。