异常检测:探索数据深层次背后的奥秘《下篇》---高维数据异常检测:孤立森林

异常检测:探索数据深层次背后的奥秘《下篇》

异常检测——高维数据异常检测:孤立森林

在实际场景中,很多数据集都是多维度的。随着维度的增加,数据空间的大小(体积)会以指数级别增长,使数据变得稀疏,这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战,对距离的计算,聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方法是在所有维度使用距离函数来定义局部性,但是,在高维空间中,所有点对的距离几乎都是相等的(距离集中),这使得一些基于距离的方法失效。在高维场景下,一个常用的方法是子空间方法。

集成是子空间思想中常用的方法之一,可以有效提高数据挖掘算法精度。集成方法将多个算法或多个基检测器的输出结合起来。其基本思想是一些算法在某些子集上表现很好,一些算法在其他子集上表现很好,然后集成起来使得输出更加鲁棒。集成方法与基于子空间方法有着天然的相似性,子空间与不同的点集相关,而集成方法使用基检测器来探索不同维度的子集,将这些基学习器集合起来。

下面来介绍两种常见的集成方法:

1.Feature Bagging

Feature Bagging,基本思想与bagging相似,只是对象是feature。feature bagging属于集成方法的一种。集成方法的设计有以下两个主要步骤:

1.选择基检测器。这些基本检测器可以彼此完全不同,或不同的参数设置,或使用不同采样的子数据集。Feature bagging常用lof算法为基算法。下图是feature bagging的通用算法:

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