异常检测技术：离群与违规样本分析

"异常样本检测方法综述 .pdf" 异常样本检测是数据挖掘中的核心任务，旨在识别出与正常模式显著偏离的数据点。论文由宋彦坡和彭小奇撰写，探讨了异常样本检测的两个主要类别：离群样本和违规样本，并对相关检测方法进行了深入分析。 离群样本，通常是指在多维数据空间中远离大多数样本的点，可能由于数据采集过程中的噪声或错误导致。这类异常样本可以通过统计学方法进行检测，如假设检验。这种方法基于预设的假设，通过计算统计量（如z-score或t-score），判断数据点是否显著偏离整体分布。另一种常见的方法是基于密度的检测，如LOF（Local Outlier Factor），它评估一个点相对于其邻居的密度，低密度区域的点被认为是离群样本。 违规样本则涉及属性之间的匹配关系异常，例如，当样本的某个属性值违反了其他属性的常规关联规则时，可被视为违规。这些异常可能指示潜在的问题或感兴趣的事件。例如，信用卡欺诈检测中，异常的消费模式可能揭示欺诈行为。检测违规样本的方法包括基于规则的学习，如Apriori算法，它可以找出频繁项集并挖掘异常规则，以及基于机器学习的方法，如Isolation Forest，它通过构建决策树来孤立异常点。 论文还提到了数据挖掘领域对异常样本检测的关注，这源于大数据时代数据质量的重要性。异常样本的存在可能误导数据挖掘结果，因此需要在预处理阶段进行清洗。另一方面，异常样本可能对应着有价值的稀有事件，对于特定的应用，如网络入侵检测、商业欺诈检测和故障诊断，寻找异常是关键任务。 未来的研究方向可能包括开发更高效、鲁棒且适应性强的检测算法，以应对复杂数据结构和大规模数据集的挑战。此外，结合领域知识和深度学习等先进技术，提高异常检测的准确性也是研究的重点。 关键词：数据挖掘，异常检测，数据预处理，数据清洗 这篇综述详细总结了异常样本检测的理论和实践，对理解异常检测的基本概念和技术具有重要价值，同时也为研究人员提供了进一步研究和应用的指导。