异常检测算法综述基于不同方法的异常探测分类

基于统计的方法假设给定的数据集服从某种随机分布，通过不一致性测试来识别异常。然而，在实际应用中，数据往往不符合理想的数学分布，尤其是在高维情况下，估计数据点的分布变得极其困难。

该方法将数据空间分割为单元，单元长宽为 D/(2k1/2)。每个单元包含两层包围层：内层厚度为 1 倍单元长度，外层厚度为 int（2k1/2 -1）+1 倍单元长度。异常判定：- 若 cell_+1_layer_count > M，则单元中的对象均为非异常。- 若 cell+_2_layer_count

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

基于残差分析的异常值检测算法专门针对具有线性回归关系的二维数据，能够有效识别和剔除数据中的异常值。

研究了数据挖掘中异常点检测的通用方法，并分析了它们的优缺点。还探讨了在高维和基于聚类的异常点挖掘中的应用情况，希望为进一步改进提供基础。

随着时间数据分析领域的发展，时序数据异常检测变得越来越重要。这项技术专注于识别时间序列中的异常模式和趋势，为数据分析和预测提供可靠的基础。通过应用先进的算法和技术，研究人员能够有效地监测和分析数据中的异常点，进而改进预测模型的准确性和可靠性。

异常（Outlier）指的是数据集中与大部分数据显著偏离的数据点，其偏离程度超出随机因素的范围，可能源于完全不同的生成机制。根据Hawkins的定义，异常是数据中那些使人怀疑其生成方式不同于其他数据的点。根据Weisberg的看法，异常是不符合数据集其他部分统计模型的数据。Samuels认为，异常是与数据集中其余部分显著不同的数据点。Porkess指出，异常是远离数据集中其他数据点的极端值。

是智能运维方向论文中较早而且较有影响力的一篇文章，首次提出使用机器学习的方法来帮助运维人员自动配置异常检测器，并且取得的较好的性能。虽然有监督的方式仍具有局限性，并且最终的性能指标并不是很高，但Opprentice系统的提出仍然为实际运维中异常检测的工作有很大借鉴价值。在此，简单对该文章进行翻译，供英语水平不高的同学快速浏览，了解文章的主要思想和大致路线，以提高读文章的速度。原本想复现一下，后来看到裴丹老师的一些新论文中，已经找到了更好的解决方式，其中有一篇WWW2018的文章还有代码，准备先看新文章了。GITHUB上有这篇文章的部分代码重现，文末参考资料中有链接，如果有完整重现，请联系我分享一下。

这是一个完整的异常检测系统项目，使用了 Django Restframework 构建，并结合了 Spark SQL 和 Spark Mllib 进行数据分析。该项目已通过测试，可以稳定运行。