AnomalyDetector MATLAB非参数时空异常检测代码概述

适合毕业设计或课程设计作业的 Matlab 算法和工具源码，经过严格测试，可直接运行。欢迎咨询使用问题，将及时解答。

异常检测学习资源（也称为“异常检测”）是一个充满挑战但又令人兴奋的领域，识别与常规数据分布有偏差的偏远对象。异常检测在多个领域中至关重要，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测和机械单元缺陷检测。该资源库汇集了书籍、学术论文、在线课程和视频、离群数据集以及开源和商业工具包。此外，还涵盖了重要会议和期刊。更多项目将持续添加到该库中。欢迎通过打开问题报告、提交请求或发送电子邮件@（）来建议其他关键资源。愿您享受阅读！

Matlab实现的C2ST用于视频异常检测，本篇回购包含BMVC2018论文的示例代码。该代码基于指令实现，供研究使用。如果您对我们的实现感兴趣，请引用@inproceedings{liu2018classifier, title={Classifier Two-Sample Test for Video Anomaly Detections}, author={Yusha Liu and Chun-Liang Li and Barnab{\'a}s P{\'o}czos}, booktitle={BMVC}, year={2018}。下载代码包：$ git clone https://github.com/MYusha/Video-Anomaly-Detection。默认路径为Video-Anomaly-Detection/pipeline。要求：此代码适用于Matlab 2017a，并在MacOS笔记本上运行。请先安装Matlab并下载经过训练的VGG模型放在/PrepareData/Ap。

Matlab Central的非刚性ICP代码已经经过修改，使其更易于运行。当刚性ICP遇到Infs或NaN时，已添加了异常处理。注释已添加，虽然不总是有用，但将大多数变量重命名为更易读的名称，尝试简化代码以提高可读性。尽管看起来运行速度较慢，但代码似乎仍然能正常工作，虽然这似乎归因于刚性ICP的错误阈值非常低。该功能描述了如何将源/模板网格非刚性地变形以对齐第二个目标网格。各向同性网格是首选。由于ICP技术的特性，该功能运行速度较慢，处理大型网格最多需要15分钟。nonrigidICP是主要文件，需要网格的顶点和面作为输入。

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。

非参数拟合是一种通过数据点生成平滑曲线而不涉及具体参数的方法。它包括插值法和平滑样条内插法，适用于那些不需要详细参数解释的情况。在Matlab中，非参数拟合技术能够有效处理数据曲线的平滑化需求。

Python非参数微分方程（npde）建模代码库包含了具有高斯过程的非参数微分方程的实现。此存储库覆盖了与ODE模型相关的两篇论文发布的内容。演示笔记本提供详细的使用示例和图片。代码实现基于Python3.5，并通过TensorFlow会话进行模型构建、拟合和预测。模型适用于简单数据，支持预测未来路径和样本生成。

在数据分析和科学研究中，异常值的检测对保证分析结果的准确性至关重要。MATLAB作为强大的数值计算工具，提供了基于格拉布斯准则的异常值检测代码，用于识别可能存在的异常数据点。格拉布斯准则通过计算数据点的G值与临界值比较，标记可能的异常数据，确保数据处理的可靠性和稳健性。这些代码能够帮助研究人员和工程师快速有效地处理数据集，提高分析的质量。

MATLAB数据处理模型RPCA异常值检测代码的优化版本提供下载。