数据异常

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。

pyculiarity 用于时序数据异常检测，能有效识别异常值。

Datastringer监控数据集，在异常发生时通过邮件提醒。安装简单，只需克隆代码库，运行安装脚本。Datastringer依赖节点、npm、postfix，可在Ubuntu系统上安装。此外，还提供了Docker镜像。

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。

Spring的数据访问异常层次结构（DataAccessException）是Spring框架中DAO模块的一部分，专门用于处理数据访问层中的各种错误。这一异常层次结构细致而周密，包含多种异常类型，每种异常都对应着不同的错误情景。例如，CleanupFailureDataAccessException处理释放数据库资源时的异常，而DataIntegrityViolationException则处理插入或更新数据时违反完整性的情况。Spring的DataAccessException是RuntimeException的子类，开发者无需显式捕获和处理，但通过getCause()方法可以获取导致异常的原始异常，为错误处理提供了便利。

使用MATLAB编写的异常值剔除程序，用于数据预处理。

这份文档详细阐述了HDFS读写异常的处理方法，有助于理解HDFS基础架构。

Oracle中异常的详细解析：异常可以通过PL/SQL运行时引擎、RAISE语句或调用RAISE_APPLICATION_ERROR存储过程来抛出。

Oracle数据库异常恢复流程图详细记录了在ORACLE系统出现异常后的恢复步骤，希望能为用户提供实用指南。

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。