离群点（孤立点）检测

本文主要是介绍离群点（孤立点）检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

根据邵俊明老师的课件整理而成

离群点（孤立点）检测

离群点

• 离群点是一个数据对象，它显著不同于其它数据对象，好像它是被不同的机制产生的一样

• 类型：全局离群点、局部离群点、集体离群点

• 异常数据通常作为噪音而忽略，许多数据挖掘算法试图降低或消除异常数据的影响

• 在有些应用领域识别异常数据是许多工作的基础和前提，异常数据会带给我们新的视角。

• 如在欺诈检测中，异常数据可能意味欺诈行为的发生，在入侵检测中异常数据可能意味入侵行为的发生。

• 离群点分析方法

  • 统计学方法
  • 基于距离的方法
  • 基于偏差的方法
  • 基于密度的方法

基于统计学的孤立点检测

• 基本思想：

  对给定的数据集合假设了一个分布或概率模型（例如, 正态分布）， 然后根据模型采用不一致性检验(discordancy test)来确定孤立点

• 检验要求的参数

  • 数据集参数: 例如, 假设的数据分布
  • 分布参数: 例如平均值和方差
  • 和预期的孤立点的数目

• 不一致性检验：验证一个对象O关于分布F是否显著不同

这篇关于离群点（孤立点）检测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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