异常检测概念及方法

1. 异常检测指的是通过数据挖掘手段识别数据中的“异常点”

2. 异常点类型：

单点异常/全局异常：某个点和其他点都不一样

上下文异常：多为时间序列数据中的异常

集体异常：具有多种组合方式

3. 异常检查的难点：

有监督学习的执行困难

噪音VS异常点

多种异常点的聚集

4. 异常检验经典模型思想：

统计检验方法：数据需要服从正态分布

基于深度的方法：从点空间边缘定义异常点

基于偏差的方法：单维异常检测

基于距离的方法

基于密度的方法

深度学习

5.常用异常检测算法：

无监督、监督、半监督

无监督方法：

MA滑动平均法，局部异常因子算法，基于聚类的异常值检测，OneClass SVM，孤立森林，PCA+MD，AutoEncoder