异常值检测

使用MATLAB编写的异常值剔除程序，用于数据预处理。

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。

matlab开发：非线性时间序列异常值检测与替换方法。通过适当的局部值检测和替换，提高数据处理的准确性。

MATLAB数据处理模型RPCA异常值检测代码的优化版本提供下载。

在数学建模数据处理方面，提供了基于RPCA方法的异常值检测参考代码。

Matlab编程：移除异常值的改进方法。利用改良的Thompson-Tau方法，可以将向量或矩阵中的异常值转换为NaN。

Gibbs 抽样法可识别汇率可加异常值。经实证研究，我国人民币对美元汇率月度数据中存在可加异常值。

对于输入向量A，删除了显著性水平alpha下的异常值，并返回删除异常值后的向量B。输出参数IDX返回异常值的索引。REP是可选参数，用NaN替换已删除元素以保持A的长度。Grubbs测试的迭代实现，可用于检测样本中最远离均值的异常值。

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。

异常入侵检测技术探究 异常入侵检测，作为网络与信息安全领域的至关重要一环，其主要方法包括： 统计异常检测: 通过建立系统正常行为的统计模型，识别偏离模型的异常行为。 基于特征选择的异常检测: 提取网络流量或系统行为的关键特征，利用特征差异识别异常。 基于贝叶斯推理的异常检测: 利用贝叶斯定理计算事件发生的概率，判断异常出现的可能性。 基于贝叶斯网络的异常检测: 构建网络结构表达变量之间的依赖关系，通过概率推理进行异常检测。 基于模式预测的异常检测: 学习正常行为模式，预测未来行为，将与预测不符的行为判定为异常。 基于神经网络的异常检测: 利用神经网络强大的自学习能力，构建模型识别复杂非线性关系，从而检测异常。 基于贝叶斯聚类的异常检测: 根据数据间的相似性进行聚类，将孤立点或不属于任何簇的数据视为异常。 基于机器学习的异常检测: 利用机器学习算法训练模型，识别异常模式。 基于数据挖掘的异常检测: 从海量数据中挖掘潜在的异常模式，提升检测效率和准确性。