基于机器学习的异常检测.pptx

基于机器学习的异常检测

机器学习异常检测概述

异常检测技术分类及原理

基于无监督学习的异常检测

基于监督学习的异常检测

基于半监督学习的异常检测

异常检测算法评估指标

异常检测算法优化策略

机器学习异常检测应用领域ContentsPage目录页

机器学习异常检测概述基于机器学习的异常检测

机器学习异常检测概述异常检测概述1.异常检测是一种识别数据中异常点（偏离正常模式或预期行为的数据点）的技术。2.它在诸如欺诈检测、网络入侵检测、故障检测、医疗诊断等领域有着广泛的应用。3.异常检测方法可分为两类：无监督异常检测和有监督异常检测。无监督异常检测1.无监督异常检测方法不需要标记数据来训练模型。2.常见的无监督异常检测方法包括：基于距离、基于密度、基于聚类、基于谱聚类、基于核方法、基于机器学习。3.无监督异常检测方法适用于没有标记数据的场景。

机器学习异常检测概述1.有监督异常检测方法需要标记数据来训练模型。2.常见的监督异常检测方法包括：支持向量机、随机森林、神经网络、K最近邻、决策树、集成学习。3.有监督异常检测方法适用于有标记数据的场景。机器学习异常检测的挑战1.数据规模大且复杂。2.异常数据罕见且难以获取。3.异常类型的多样性。有监督异常检测

机器学习异常检测概述机器学习异常检测的发展趋势1.深度学习技术的应用。2.弱监督学习和主动学习的应用。3.多源异构数据融合的应用。机器学习异常检测的前沿研究领域1.时序数据的异常检测。2.图数据的异常检测。3.流数据的异常检测。

异常检测技术分类及原理基于机器学习的异常检测

异常检测技术分类及原理统计方法：1.异常点是指那些与数据集中的其他点显着不同的个别数据点。2.统计方法基于统计模型来检测异常点。3.常用的统计方法包括：z-score、平均绝对偏差（MAD）、中位绝对偏差（MAD）和箱形图。距离方法：1.距离方法基于点与其他点之间的距离来检测异常点。2.常用的距离方法包括：欧式距离、曼哈顿距离和余弦距离。3.距离方法可以检测出与其他点相距较远的异常点。

异常检测技术分类及原理密度方法：1.密度方法基于点周围的局部密度来检测异常点。2.常用的密度方法包括：局部异常因子（LOF）和局部距离因子（LDOF）。3.密度方法可以检测出周围局部密度较低的异常点。聚类方法：1.聚类方法将数据点划分为不同的簇，异常点通常属于较小的簇或不属于任何簇。2.常用的聚类方法包括：k-means聚类、层次聚类和密度聚类。3.聚类方法可以检测出与其他点相似度较低的异常点。

异常检测技术分类及原理贝叶斯方法：1.贝叶斯方法基于贝叶斯定理来检测异常点。2.常用的贝叶斯方法包括：朴素贝叶斯（NB）和贝叶斯网络（BN）。3.贝叶斯方法可以检测出那些与先验知识不一致的异常点。机器学习方法：1.机器学习方法通过训练数据来学习异常点的特征，然后使用这些特征来检测异常点。2.常用的机器学习方法包括：支持向量机（SVM）、决策树和随机森林。

基于无监督学习的异常检测基于机器学习的异常检测

基于无监督学习的异常检测孤立森林（IsolationForest）1.简介：孤立森林是一种用于发现异常点的无监督学习方法。它通过构建一组决策树来识别与正常数据点相隔离的观测值。2.算法流程：-随机选择两个特征并根据它们的值将数据集中的数据点分成两个子集。-重复步骤1，直到每个子集只包含一个数据点。-计算每个数据点的隔离分数，度量其被孤立的程度。-根据隔离分数，将数据点标记为正常或异常。3.优点：-不需要标签数据：孤立森林可以应用于无标签的数据集。-高效：孤立森林是一种非常高效的算法，即使对于大数据集，它也能快速运行。-鲁棒性：孤立森林对异常点非常敏感，即使它们只占数据集的一小部分，也能有效地检测出来。

基于无监督学习的异常检测局部异常因子（LocalOutlierFactor）1.简介：局部异常因子是一种用于检测异常点的无监督学习方法。它通过计算每个数据点与其邻居的相似度来确定其异常程度。2.算法流程：-计算每个数据点与其k个最近邻居的距离。-计算每个数据点的局部密度，度量其邻居的密度。-计算每个数据点的局部异常因子，度量其与邻居的相似程度。-根据局部异常因子，将数据点标记为正常或异常。3.优点：-不需要标签数据：局部异常因子可以应用于无标签的数据集。-鲁棒性：局部异常因子对异常点非常敏感，即使它们只占数据集的一小部分，也能有效地检测出来。-可解释性：局部异常因子提供了每个数据点的异常程度的度量，这有助于理解异常点为什么被认为是异常的