异常检测技术:离群与违规样本分析
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更新于2024-09-09
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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。
2019-09-20 上传
2015-07-08 上传
2019-08-17 上传
2019-08-15 上传
2019-07-22 上传
2019-08-15 上传
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