Matlab实现普氏分析的异常检测资源集合

资源摘要信息:"本资源为Matlab普氏分析代码，专注于异常检测领域。异常检测是指在数据集中识别出与正常数据分布存在显著偏差的离群点的过程，该技术在信用卡欺诈分析、网络入侵检测、机械单元缺陷检测等领域具有重要意义。本资源集合了关于异常检测的书籍、学术论文、在线课程、视频教程、离群数据集、开源和商业库/工具包以及相关的会议和期刊信息。 具体来说，资源包含了以下内容： 1. 书籍和教程： 1.1. 图书： - Charu Aggarwal所著：该书被看作是异常值分析技术的权威教材，是异常检测领域的必读书籍。 - Charu Aggarwal和Saket Sathe合著：这本书适合作为异常分析的入门读物，可以帮助读者了解离群分析的全貌。 - Han Jiawei、Micheline Kamber和Jian Pei合著：其中第12章详细讨论了异常值检测的多个关键点。 1.2. 讲解教程： - 包含不同年份、不同会议（PKDD、ACM SIGKDD、ICDM等）上发布的异常检测教程和材料，如“数据挖掘以进行异常检测”（PKDD 2008年）、“离群值检测技术”（ACM SIGKDD 2010年）、“异常检测：教程”（ICDM 2011年）以及“我应该使用哪个异常检测器？”（ICDM 2018年）。 2. 课程/研讨会/视频： - Coursera上提供的“异常检测简介”课程（由IBM提供）是初学者了解异常检测的起点。 3. 开源和商业库/工具包： - 虽然资源描述中没有具体列出，但我们可以推测该资源可能包含了一系列用于异常检测的软件库和工具包，它们可能支持Matlab等编程语言，并提供了一系列预编译的算法和函数，方便研究人员和开发者在不同的数据集上实施异常检测技术。 4. 离群数据集： - 资源中可能包含了用于异常检测练习和测试的各种离群数据集，这些数据集有助于学习者理解在不同数据分布中寻找离群点的过程。 5. 重点会议和期刊： - 提到了一些在异常检测领域具有重要地位的会议和期刊，这些是专业人士了解最新研究动态、发表研究成果的重要平台。 最后，资源的名称为“Anomaly_detection_resource-master”，表明该资源集合被整理成了一个主版本，并可能包含多个子模块或子文件夹，以方便用户管理和使用。"