马尔可夫异常检测代码

马尔可夫异常检测(Markov-based Anomaly Detection)是一种基于概率模型的异常检测技术，它假设数据序列满足马尔可夫过程，即当前的状态只依赖于前一个状态，而与其他状态无关。这种模型常用于时间序列数据分析，如网络流量监控、设备故障预测等。

在编写马尔科夫异常检测代码时，通常步骤包括：

1. **训练模型**：收集正常行为的数据作为有标记的数据集，构建马尔可夫链的转移矩阵和初始状态分布。

2. **定义概率模型**：使用历史观测值计算状态之间的转移概率，并估计给定当前状态的概率。

3. **计算概率密度**：对于新的观测值，通过马尔科夫链推断出其属于某个状态的概率，或者整个序列的概率。

4. **异常检测**：如果新数据点的概率显著低于预期，将其标记为异常。

5. **阈值设定**：通常会设定一个阈值，超过这个阈值的数据被认为是异常。