无监督异常检测方法

1/1无监督异常检测方法第一部分无监督异常检测定义及原理 2第二部分基于距离度量的方法 4第三部分基于密度估计的方法 7第四部分基于聚类的方法 9第五部分基于流形学习的方法 11第六部分基于深度学习的方法 13第七部分异常检测中的评价指标 16第八部分无监督异常检测的应用场景 20

第一部分无监督异常检测定义及原理关键词关键要点无监督异常检测定义

1.无监督异常检测是一种机器学习技术，用于从未标记的数据中识别异常或异常观测值。

2.与监督异常检测不同，无监督异常检测不需要使用预定义的异常标签。

3.其目标是探索数据并找到与正常数据分布明显不同的观测值。

无监督异常检测原理

1.无监督异常检测方法通常基于统计建模或距离度量。

2.它们假设正常数据分布遵循某种统计分布（例如高斯分布或混合高斯分布）。

3.观测值与统计模型或正常数据的距离或概率用于识别异常。无监督异常检测定义

无监督异常检测是一种机器学习技术，用于识别与给定数据集中的大多数数据点有显着不同或异常的实例。不同于监督异常检测，无监督异常检测方法不需要标记的数据，从而使其更适用于缺乏标签或难以获取标签的应用场景。

无监督异常检测原理

无监督异常检测的基本原理是：异常数据点与正常数据点之间存在统计学上的差异或特殊性。这些差异可以通过以下方式检测：

*距离度量：计算每个数据点与数据集中心（如均值或中值）之间的距离。异常值通常具有较大的距离值。

*密度估计：估计每个数据点周围局部区域中的数据点数量。异常值通常位于密度较低或稀疏的区域。

*聚类：将数据点分组为聚类，每个聚类包含具有相似特征的数据点。异常值通常不属于任何聚类或属于异常值聚类。

*模式识别：学习正常数据的模式或分布，然后检测偏离该模式的数据点。异常值通常不符合正常模式。

无监督异常检测方法

无监督异常检测有多种方法，包括：

*距离度量法：例如，距离到中心(DtC)、距离到邻域(DnN)和局部异常因子(LOF)。

*密度估计法：例如，核密度估计(KDE)、帕累托距离度量(PMD)和孤立森林。

*聚类法：例如，基于密度的空间聚类算法和层次聚类。

*模式识别法：例如，PCA、主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)。

无监督异常检测的应用

无监督异常检测在各种领域都有广泛应用，包括：

*欺诈检测：识别异常的交易或活动，可能表明欺诈行为。

*设备故障检测：监测设备数据以识别异常模式，指示潜在故障或故障。

*过程监控：跟踪过程数据以检测偏离正常操作条件的情况。

*网络入侵检测：识别异常的网络流量或行为，可能表明恶意活动。

*异常事件检测：在安全监控、健康监测和质量控制等领域识别罕见或异常事件。

选择无监督异常检测方法

选择无监督异常检测方法时，需要考虑以下因素：

*数据类型：不同方法适用于不同类型的数据（例如，数值型、分类型或序列型）。

*异常类型：某些方法对特定类型的异常比较敏感。

*噪声水平：数据集中的噪声水平会影响方法的性能。

*计算复杂度：某些方法在计算上可能很昂贵。

*可解释性：一些方法比其他方法更容易解释和理解。

通过考虑这些因素，可以为特定应用选择最合适的无监督异常检测方法。第二部分基于距离度量的方法关键词关键要点基于距离度量的方法

1.距离度量选择：

-确定与应用场景和数据特性相匹配的距离度量，如欧式距离、余弦相似度、马氏距离等。

-考虑距离度量对异常值的敏感性，以及对数据缩放和噪声的影响。

2.异常值阈值设定：

-设定异常值的阈值，将距群中心超过一定距离的样本标记为异常。

-阈值的选择需要考虑数据分布、异常值出现的频率和严重程度等因素。

3.数据预处理：

-在应用基于距离度量的方法之前，进行数据预处理，包括数据归一化、降维等。

-数据预处理有助于改善距离度量的有效性和减少异常值检测的偏差。

基于聚类的方法

1.聚类算法选择：

-选择合适的聚类算法，如k均值聚类、层次聚类、密度聚类等，以识别数据中的正常模式。

-考虑算法的鲁棒性、计算复杂度和对异常值处理的能力。

2.异常值识别：

-将不属于任何簇或属于小簇的样本标记为异常。

-聚类结果的解释和阈值的选择对于准确检测异常至关重要。

3.优点和局限性：

-基于聚类的方法可以识别群体异常，但可能难以检测孤立异常。

-对噪声数据敏感，并且受初始聚类算法设置的影响。基于距离度量的无监督异常检测方法

基于距离度量的无监督异常检测方法是利用数据样本之间的距离度量值来识别异常值。这些方法假设正常样本在特征空间中彼此靠近，而异常值则与这些正常样本有较大的距离。

1.k最近邻(kNN)

kNN是最简单且最常用的基于距离度量的异常检测方法。它通过计算每个样本到其k个最近邻样本的平均距离来确定其异常程度。远高于平均距离的样本被视为异常值。

2.局部异常因子(LOF)

LOF是一种基于kNN的方法，通过考虑每个样本与其邻居的局部密度来识别异常值。它计算每个样本的局部异常因子，该因子衡量样本与其邻居相比的异常程度。具有较高LOF得分的样本被视为异常值。

3.one-class支持向量机(SVM)

one-classSVM是一种监督学习算法，可以用来识别异常值。它通过学习正常样本，然后使用决策边界将异常样本与正常样本分离开来。处于决策边界另一侧的样本被视为异常值。

4.隔离森林

隔离森林是一种随机化算法，通过隔离异常样本来识别它们。它通过随机选择属性和阈值来构建一组孤立树，然后计算每个样本被孤立所需的树木数量。需要较少树木才能被孤立的样本被视为异常值。

5.距离度量选择

在基于距离度量的异常检测方法中，选择合适的距离度量至关重要。常用的距离度量包括：

*欧式距离：适用于连续数据，计算两个样本之间的欧几里得距离。

*曼哈顿距离：也称为城市块距离，计算两个样本之间坐标差的绝对和。

*马氏距离：考虑数据协方差矩阵，适用于数据具有不同尺度的特征。

*余弦距离：用于测量两个样本之间的方向差异，适用于高维数据。

6.评估方法

评估基于距离度量的异常检测方法的性能可以使用以下指标：

*准确率：正确识别异常值的百分比。

*召回率：所有异常值被正确识别的百分比。

*F1分数：准确率和召回率的调和平均值。

*区域下面积(AUC)：受试者工作特征(ROC)曲线下的面积。

优点：

*易于理解和实现

*对数据分布的假设较少

*适用于各种数据类型

缺点：

*对于高维数据，计算距离度量可能很昂贵

*对数据中的噪声和异常值敏感

*需要手动调整参数(例如k值)第三部分基于密度估计的方法基于密度估计的无监督异常检测方法

基于密度估计的方法假定正常数据的分布具有某种指定的概率分布，而异常点则远离该分布。这些方法通过估计数据的概率密度函数（PDF）来识别异常点。如果一个数据点的概率密度值低于某个阈值，则将其识别为异常点。

高斯混合模型（GMM）

GMM假设数据由一组高斯分布的混合组成。每个高斯分布代表数据的不同子群，而异常点被认为不属于任何子群。GMM的参数，包括高斯分布的均值、协方差和混合系数，可以通过最大似然估计（MLE）或期望最大化（EM）算法进行估计。

核密度估计（KDE）

KDE是一种非参数密度估计方法，它使用核函数来估计数据点的概率密度。对于每个数据点，核函数在其周围创建一个加权区域，权重随着与数据点距离的增加而减少。数据点的概率密度等于所有核函数权重的和。在KDE中，异常点是概率密度值低于某个阈值的数据点。

Parzen窗口

Parzen窗口是KDE的一种特殊情况，其中核函数是一个高斯核。Parzen窗口具有可调带​​宽，这可以用来控制异常检测的灵敏度。较小的带宽会产生更灵敏的异常检测器，而较大的带宽则会产生更鲁棒的异常检测器。

基于密度的聚类（DBSCAN）

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，可以用于异常检测。DBSCAN将数据点聚类到具有足够密度的区域中，称为“核心”。边界点是密度低于核心密度阈值的点，但与核心点相邻。异常点是与核心点和边界点距离都大于指定阈值的点。

基于密度估计的异常检测方法的优缺点

优点：

*不需要标记数据

*可以检测各种类型的异常

*可以处理高维数据

缺点：

*估计概率密度函数可能很耗时

*对噪声数据敏感

*异常检测的灵敏度可能取决于所使用的具体方法和参数设置

具体应用

基于密度估计的异常检测方法在各种领域都有应用，包括：

*欺诈检测

*网络安全

*医疗诊断

*过程监控第四部分基于聚类的方法关键词关键要点基于聚类的异常检测方法

主题名称：基于密度的聚类

1.将数据点聚集到密集区域（簇），其中每个簇代表一类正常实例。

2.通过计算每个数据点到其所属簇的密度的偏差来识别异常点。密度偏差较大的点被视为异常。

3.优点：对数据分布和簇形状不敏感，可以处理大规模数据集。缺点：对簇大小的设定比较敏感。

主题名称：基于子空间的聚类

基于聚类的无监督异常检测方法

基于聚类的无监督异常检测方法是一种通过将数据点聚类成不同的组来检测异常的算法。异常点被定义为不属于任何组或属于一个异常小的组的数据点。

聚类

聚类是一种无监督学习技术，其目标是将数据点分组到相似组中。有许多不同的聚类算法，每种算法都有自己的优点和缺点。

最常用的聚类算法包括：

*k均值聚类：将数据点分配到k个预定义的簇中，使每个数据点与所属簇的质心之间的距离最小。

*层次聚类：通过迭代合并或分割簇来创建层次结构的簇。

*密度聚类（DBSCAN）：基于数据点的密度来识别簇。

*谱聚类：利用谱图理论将数据点分组到聚类中。

基于聚类的方法

基于聚类的异常检测方法使用聚类算法将数据点分组到不同的簇中。然后将异常点识别为不属于任何簇或属于异常小的簇的数据点。

以下是最常用的基于聚类的异常检测方法的一些示例：

*距离阈值：选择一个距离阈值，并标识距离任何簇质心超过该阈值的数据点为异常。

*簇大小：选择一个簇大小阈值，并标识属于小于该阈值的簇的数据点为异常。

*孤立点：识别与其他数据点没有相似的点。

*局部异常因子（LOF）：计算每个数据点的局部异常因子，并标识具有高LOF值的数据点为异常。

优势

基于聚类的异常检测方法具有以下优点：

*无监督：不需要标记数据，使其适用于缺少标记数据的情况。

*多功能：可以用于各种数据类型，包括数值数据、文本数据和图形数据。

*可扩展：可以有效地处理大数据集。

劣势

基于聚类的异常检测方法也有一些缺点，包括：

*对簇形状敏感：异常检测的性能取决于聚类算法发现的簇的形状。

*参数依赖：聚类算法通常需要调整参数，这可能需要大量的试验和错误。

*噪声敏感：对噪声和异常值敏感，这些噪声和异常值可能会干扰聚类过程。

应用

基于聚类的异常检测方法已成功应用于广泛的领域，包括：

*欺诈检测：识别可疑的财务交易。

*网络安全：检测恶意活动。

*制造业：检测设备故障。

*医疗保健：识别异常的患者数据。第五部分基于流形学习的方法关键词关键要点【基于流形学习的方法】：

1.流形学习假设数据分布在一个低维流形上，而异常点偏离该流形。

2.基于流形学习的方法通过构造流形或降维到流形上，识别与流形不相符的异常点。

3.流形学习中的常见方法包括局部线性嵌入(LLE)、局部多维缩放(MDS)和t分布随机邻域嵌入(t-SNE)。

【基于谱图的方法】：

基于流形学习的方法

在无监督异常检测中，基于流形学习的方法旨在识别与数据流形（即数据的内在结构）显着不同的数据点。这些方法建立在这样的假设上：正常数据点分布在流形上，而异常数据点则位于流形之外。

1.局部邻域嵌入（LLE）异常检测

LLE是一种非线性降维技术，用于重建数据点在低维流形上的近似位置。在异常检测中，LLE可以通过以下步骤使用：

*计算每个数据点的局部邻域。

*使用LLE算法重建每个数据点在流形上的位置。

*计算每个数据点的重建误差，即实际位置与重建位置之间的差异。

*异常数据点通常具有较大的重建误差，因为它们位于流形之外。

2.主成分分析（PCA）异常检测

PCA是一种线性降维技术，用于识别数据中方差最大的方向。在异常检测中，PCA可以通过以下步骤使用：

*将数据投影到前k个主成分上，k是预先定义的。

*计算每个数据点到投影流形（前k个主成分空间）的距离。

*距离投影流形较远的数据点被视为异常。

3.t分布邻域嵌入（t-SNE）异常检测

t-SNE是一种非线性降维技术，用于将高维数据可视化为低维表示。与LLE类似，t-SNE可以通过以下步骤用于异常检测：

*计算每个数据点的t-SNE嵌入。

*构建基于嵌入的距离矩阵。

*识别与其他数据点明显分离的数据点，即异常数据点。

4.流形回归（MR）异常检测

MR是一种基于流形的异常检测方法，它假定正常数据点位于低维流形上。MR通过以下步骤进行：

*使用局部邻域嵌入（LLE）或t分布邻域嵌入（t-SNE）将数据投影到低维流形上。

*为每个数据点估计一个流形回归模型。

*计算每个数据点的回归误差，即实际数据点与流形回归估计之间的差异。

*具有较大回归误差的数据点被视为异常。

优点：

*流形学习方法能够捕获数据流形，从而对正常数据的分布进行建模。

*这些方法可以用于检测高维数据中的异常。

*它们对于处理具有复杂非线性关系的数据特别有效。

缺点：

*流形学习方法可能需要大量数据才能构建准确的流形模型。

*这些方法对于流形结构不明显的异常数据点可能不够灵敏。

*它们对噪声和离群点敏感，这可能会影响流形模型的准确性。第六部分基于深度学习的方法关键词关键要点基于深度自动编码器

1.重构损失最小化：深度自动编码器通过最小化输入数据与其重构后的表示之间的损失函数，学习将输入数据映射到低维潜在空间。异常数据通常难以重构，导致较高的重构损失。

2.潜在空间距离度量：在潜在空间中，异常数据与正常数据的距离更大。可以使用欧氏距离、余弦相似度或其他度量方法来量化距离，并将其作为异常分数。

3.重建误差密集聚类：异常数据在潜在空间中表现出更高的重建误差，形成密集的误差簇。通过对误差簇进行聚类，可以识别异常数据点。

基于深度生成模型

1.异常数据的生成概率低：深度生成模型学习从正常数据分布中生成类似的样本。异常数据偏离了正常分布，导致生成概率非常低。

2.分布差异检测：通过比较正常数据和输入数据的生成概率，可以识别概率分布的差异。较低的生成概率表示输入数据中存在异常。

3.对抗性训练：对抗性训练方法迫使生成模型生成与真实数据不可区分的样本。异常数据对于对抗性攻击具有较高的鲁棒性，因为它们难以生成。基于深度学习的无监督异常检测方法

基于深度学习的方法在无监督异常检测中发挥着至关重要的作用，能够有效地从大量数据中识别异常。这些方法利用深度学习模型从数据中提取特征，并通过学习数据的正常模式来识别偏差。

1.自编码器

自编码器是一种神经网络，它旨在学习数据的潜在表示。无监督异常检测中，自编码器通常被用于重建输入数据。异常数据与正常数据相比，具有不同的潜在表示，导致自编码器在重建时产生更大的重建误差。这种误差可以用来度量异常程度。

2.生成对抗网络(GAN)

GAN是一种由生成器和判别器组成的对抗性神经网络。生成器学习生成与真实数据相似的样本，判别器则负责区分真实样本和生成样本。在无监督异常检测中，生成器学习生成正常数据的分布，判别器则学习识别异常数据。未能被判别器识别为异常的样本被认为是正常样本。

3.变分自编码器(VAE)

VAE是自编码器和变分推理的结合体。它将概率分布引入潜在空间，允许生成器从潜在分布中采样数据。无监督异常检测中，VAE可以用来识别与学习分布明显不同的数据点。与自编码器类似，重建误差或潜在分布的概率密度可以用来评估异常程度。

4.密度估计

基于密度估计的方法通过估计数据分布来进行异常检测。深度学习模型，如神经网络或高斯混合模型，可以用于从数据中学习分布。异常数据被认为是位于低密度区域的数据点。

5.稀疏编码

稀疏编码是一种通过使用稀疏约束来逼迫模型学习数据表示的方法。在无监督异常检测中，稀疏编码可以用于识别与正常模式不同的数据点。异常数据通常会导致稀疏表示中非零元素的增加。

6.特征提取器

深度学习模型，如卷积神经网络或Transformer，可以作为特征提取器用于无监督异常检测。这些模型能够从数据中提取高级特征，然后可以使用传统异常检测算法（如k-均值或局部异常因子法）识别异常数据。

基于深度学习的无监督异常检测方法的优点

*数据驱动的：这些方法直接从数据中学习，无需先验知识或手动特征工程。

*鲁棒性：它们通常对数据中的噪声和异常情况具有鲁棒性。

*可扩展性：这些方法可以处理大规模数据集。

*准确性：深度学习模型能够从数据中提取复杂特征，提高异常检测的准确性。

基于深度学习的无监督异常检测方法的缺点

*计算成本高：训练深度学习模型通常需要大量计算资源。

*灵活性差：这些方法通常针对特定数据集或任务进行调整，难以泛化到其他数据集或任务。

*可解释性较差：深度学习模型的内部工作原理通常很难理解，这会影响其异常检测决策的可解释性。

应用

基于深度学习的无监督异常检测方法在各种应用中得到了广泛使用，包括：

*欺诈检测

*网络入侵检测

*医疗诊断

*故障检测第七部分异常检测中的评价指标关键词关键要点F1-Score

1.F1-Score是precision和recall的加权平均，反映了异常检测模型对正例和负例的识别能力。

2.对于平衡数据集，F1-Score取值范围为[0,1]，0表示模型完全无法区分异常值和正常值，1表示模型完美区分了异常值和正常值。

3.F1-Score在异常检测中应用广泛，因为它考虑了模型对真阳性、真阴性、假阳性和假阴性的识别情况。

ROC曲线与AUC

1.ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线是异常检测模型的灵敏度和特异性的函数图，能直观体现模型的整体性能。

2.AUC(AreaUnderCurve)是ROC曲线下的面积，量化了模型区分异常值和正常值的综合能力。

3.AUC取值范围为[0,1]，0表示模型完全无法区分异常值和正常值，1表示模型完美区分了异常值和正常值。

Precision和Recall

1.Precision衡量了模型预测为异常值的样本中有多少是真正的异常值，反映了模型对异常值的识别准确性。

2.Recall衡量了模型检测出的所有异常值中有多少是真正的异常值，反映了模型对异常值的覆盖范围。

3.Precision和Recall共同决定了模型的性能，高Precision意味着模型能够准确识别异常值，高Recall意味着模型能够覆盖尽可能多的异常值。

异常检测的基线

1.异常检测的基线是衡量异常检测模型性能的参考点，通常是随机猜测或简单启发式方法的性能。

2.基线提供了一个基准，可以用来比较不同异常检测模型的性能。

3.异常检测基线的选择取决于数据集和应用场景，常用的基线有随机抽样、K-Means聚类和局部异常因子。

一致性指标

1.一致性指标衡量了异常检测模型在不同训练集或测试集上的性能一致性。

2.一致性指标用于评估模型的鲁棒性和泛化能力，确保模型在不同的数据分布上表现稳定。

3.常见的异常检测一致性指标包括Kappa系数、弗里德曼检验和随机森林重要性度量。

用户偏好和业务指标

1.异常检测模型的性能评估不仅要考虑技术指标，还要考虑用户的偏好和业务需求。

2.用户偏好反映了用户对异常检测模型输出的可接受性，例如对假阳性和假阴性的容忍程度。

3.业务指标与企业的具体目标和应用场景相关，例如检测欺诈交易或网络入侵。异常检测中的评价指标

1.精度指标

*准确率(Accuracy)：正确分类的样本占总样本数的比例。

*召回率(Recall)：真正类样本中被正确分类为异常类的样本占真正类样本的比例。

*准确率(Precision)：被分类为异常类的样本中真正类样本占被分类为异常类的样本的比例。

*F1得分(F1-score)：准确率和召回率的加权平均值。

2.评价函数

*ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)：以召回率为纵轴，虚警率为横轴绘制的曲线，用于评估分类器的性能。

*AUC(AreaUnderCurve)：ROC曲线下的面积，表示分类器区分异常类和正常类的能力。

*PR曲线(Precision-RecallCurve)：以召回率为纵轴，准确率为横轴绘制的曲线，用于评估分类器的鲁棒性。

*AUCPR(AreaUnderPrecision-RecallCurve)：PR曲线下的面积，表示分类器处理不平衡数据集的能力。

3.距离指标

*欧氏距离：两个数据点之间线段的长度。

*曼哈顿距离：两个数据点之间坐标差的绝对值之和。

*切比雪夫距离：两个数据点之间坐标差的最大绝对值。

4.密度指标

*局部异常因子(LocalOutlierFactor,LOF)：数据点与周围局部区域密度的比值，用来度量数据点的异常程度。

*局部密度估计(LocalDensityEstimation,LDE)：数据点周围邻域内数据点的数量，用来估计数据点的密度。

5.基于统计的指标

*z分数：数据点与均值之差除以标准差得到的值。

*t分数：数据点与均值之差除以估计标准差得到的值。

*卡方检验：用于检验观察值是否与预期值符合，可以用于异常检测。

6.其他指标

*异常分数(AnomalyScore)：由异常检测算法输出的表示数据点异常程度的数值。

*异常数量(NumberofAnomalies)：异常检测算法检测到的异常样本数量。

*异常类别(AnomalyType)：异常检测算法检测到的异常样本的类别（例如，点异常、上下文异常）。

评价指标的选择

选择合适的评价指标取决于异常检测的具体任务和数据集的特性。常见的考虑因素包括：

*数据集的平衡性：如果是高度不平衡的数据集，AUCPR比AUC更合适。

*异常的类型：对于点异常，准确率和召回率是关键指标，而对于上下文异常，AUC和AUCPR更重要。

*任务的目标：如果目标是最大程度地减少虚警，那么精度指标更为重要，而如果目标是检测尽可能多的异常，那么召回率指标更为重要。第八部分无监督异常检测的应用场景关键词关键要点工业故障检测

1.无监督异常检测可通过监控传感器数据，自动识别机器中的异常模式，预测潜在故障。

2.通过分析历史数据和实时数据，它可以建立机器的正常行为基线，并检测偏离基线的异常值。

3.及时检测异常有助于防止灾难性故障，减少停机时间和维护成本。

欺诈检测

1.无监督异常检测在金融交易和信用卡交易中用于识别欺诈行为。

2.它可以建立正常的交易模式，并检测与模式显着不同的异常交易。

3.这有助于防止欺诈性活动，保护客户资产和企业声誉。

网络入侵检测

1.无监督异常检测可用于监控网络流量，检测异常模式和潜在的网络攻击。

2.通过分析网络数据，它可以建立正常流量基线，并识别偏离基线的异常行为。

3.及时检测入侵有助于防止数据泄露、服务中断和其他网络安全威胁。

医疗诊断

1.无监督异常检测在医疗保健中用于诊断疾病和异常健康状况。

2.它可以分析医学图像、实验室数据和其他患者数据，识别偏离正常值的异常模式。

3.辅助医生进行诊断，提高诊断准确性和早期检测率。

客户行为分析

1.无监督异常检测在营销和客户服务中用于分析客户行为，识别异常模式和机会。

2.它可以分析客户购买模式、网站访问和其他交互数据，识别异常客户。

3.这有助于个性化营销活动，改善客户体验和提高转换率。

环境监测

1.无监督异常检测在环境监测中用于检测生态系统中的异常事件和变化。

2.它可以分析传感器数据、卫星图像和其他环境数据，识别偏离正常值的异常模式。

3.这有助于早期检测环境问题，保护自然资源和野生动物。无监督异常检测的应用场景

无监督异常检测是一种在缺乏明确异常示例的情况下识别异常事件或模式的技术。由于其通用性和广泛的适用性，它在许多领域都有广泛的应用，包括：

网络安全

*检测网络攻击：识别可疑流量模式，例如网络钓鱼、恶意软件和入侵检测系统(IDS)警报。

*欺诈检测：识别网络交易中的异常行为，例如未经授权的访问、可疑登录和异常购买模式。

工业监控

*设备故障检测：监控机器数据以检测异常模式，从而预测故障并防止灾难性故障。

*过程监控：识别生产过程中的异常变化，以优化效率、提高质量并防止缺陷。

金融

*欺诈检测：检测金融交易中的可疑模式，例如信用卡欺诈、洗钱和身份盗窃。

*风险管理：识别投