机器学习之心
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异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)

异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)

目录

    • 异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 模型准备
      • 模型设计
      • 参考资料

效果一览

异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)_第1张图片
异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)_第2张图片
异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)_第3张图片

基本介绍

提取有用的特征，机器学习通常可以在少得多的数据上为您提供与深度学习相当或更好的结果。与在少得多的数据上的深度学习相比，可以获得可比或更好的结果。然后，我们将SVM、孤立森林（R2021b 中的新功能）、稳健协方差和马氏距离、DBSCAN 聚类方法应用于异常检测：

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