离群点

研究离群点挖掘在欺诈检测、入侵监测等领域的应用。 概述离群点挖掘在数据库领域的进展。 总结并对比现有离群点挖掘方法。 展望离群点挖掘未来的发展方向和挑战。

添加离群点的参数设置在数据时常见，TinyXML 指南中的这一部分讲得挺清楚的。，添加Map操作符后，你需要进行一些离群点的参数设置，图 18.9 就是展示如何映射这些离群点。，使用Append操作符合并数据，最终得到合并后的数据集。图 18.10 是操作流程图，数据的散点图则通过图 18.11 呈现出来。如果你正在做数据清洗或，这个方法挺实用的，尤其是当你要大规模的数据集时。对于初学者来说，TinyXML 的文档解释得到位，配合示例，学习起来也比较轻松。如果你想进一步了解操作符的应用，可以参考一些相关链接，像IN操作符、SQL操作符等，都会你更好地掌握相关概念。

提出一种基于密度的快速离群点查找算法——Z曲线离群点挖掘算法（ZOD）。该算法通过Z曲线将空间分割成等大小的网格，并沿曲线方向对网格进行排序，将网格中的点映射到一维空间，有效克服了传统网格算法的高维问题。此外，引入局部偏离指数来衡量离群点的偏离程度，具有高精度和可度量的优点。理论分析显示，ZOD算法在性能上优于传统基于密度的算法；实验结果表明，该算法在处理高维数据时具有显著的效率和处理效果提升。

PyODDS 的端到端设计，数据库里直接跑算法，这点挺香的。你不用先导数据再搞训练，省了不少麻烦。而且它对接 SQL 也比较顺，配置起来没那么头疼。 离群值检测算法挺全的，传统的统计方法也有，最近流行的深度学习那一套也没落下。想试试神经网络检测异常？它也能搞。 适合那种数据量大、还不想折腾一堆 ETL 流程的场景。比如你有个仓库整天写日志，想找异常求？PyODDS 能直接连数据库干活，不用你多操心。 API 设计也算友好，fit()、predict()都常规，文档也写得还不错。新手想上手不难，老手也能直接定制模型逻辑，灵活性也够。 嗯，它是德州农工大学出的，开源精神还是在线的。你可以在业务侧先

利用聚类技术检测离群点的一种方法是丢弃远离其他簇的小簇。通常情况下，这个过程可以简化为移除小于某个最小阈值的所有簇。虽然可以与各种聚类技术结合使用，但需要设定最小簇大小和小簇与其他簇之间距离的阈值。此外，这种方法对于聚类数量的选择非常敏感，因为很难将离群点的得分附加到对象上。在图18中，当聚类簇数K=2时，可以清楚地看到一个包含5个对象的小簇远离了大部分对象，可能被视为离群点。

混合模型的离群点检测挺适合搞数据的朋友，尤其是你在那种看起来不太对劲的数据点时，真挺好用的。它的思路也不复杂，就是用几个概率分布来“混着”数据，通过每个点属于哪个分布的概率，来判断它是不是“掉队”的。文中讲得还蛮细，尤其是关于多元正态分布的解释，配上图和例子，看一遍就明白了。

基于 TinyXML 的离群点检测操作指南 全局离群点检测 图 18.12 展示了全局离群点检测的气泡图。 局部离群点检测 “Local Outlier Factor”操作符用于执行基于本地的离群点检测。操作流程如图 18.13 所示，检测结果如图 18.13 所示。

Web 序列模式挖掘的玩法挺有意思，WAP 算法算是老牌选手了，不过论文研究-NJW 在离群数据挖掘中的应用研究.pdf里讲了个小改进，挺实用。嗯，少了条件树那道坎，跑得快，代码也简单，适合做二次开发。 序列模式挖掘里，PrefixSpan也比较火，跟 WAP 对比着学效果更好。要是用Python撸个小工具，推荐看下Python 编程实现序列模式挖掘算法，样例清晰。 搞离群数据挖掘，别忘了性能，改算法的时候多打点日志，看看运行时间和内存。哦，对了，顺手可以看下序列模式挖掘研究综述，对比一下方法。 如果你要在生产上跑，记得条件树越少越稳，数据量大的话，不如先用PrefixSpan跑小样本测测。

针对 NDOD 算法检测过渡区域对象的不足和算法复杂度高的问题，提出了一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该方法采用方形邻域，引入记忆思想，并重新定义离群度度量，提高了检测精度和速度。实验结果表明，该方法优于 NDOD 等算法。

本程序利用训练数据集，计算测试数据集中每个样本的局部离群因子 (LOF) 。 注意事项: 假设数据已经过适当的标准化处理，并将数据中的分类特征转换为连续值。 相关数据预处理函数可在“dataset”文件夹中找到。