异常检测的无监督技术

22/26异常检测的无监督技术第一部分孤立森林算法 2第二部分局部离群值因子 4第三部分自编码器 8第四部分主成分分析 11第五部分核密度估计 13第六部分聚类 17第七部分游程 20第八部分孤立点分析 22

第一部分孤立森林算法关键词关键要点孤立森林算法(iForest)

主题名称：基本原理

1.孤立森林算法是一种基于决策树的无监督异常检测算法。

2.它通过随机生成一组决策树来隔离异常点。

3.每棵决策树根据随机选取的属性和分割点构建，直到所有点都被隔离或达到最大深度。

主题名称：异常分值

孤立森林算法

孤立森林算法是一种基于决策树的无监督异常检测方法，它通过孤立数据集中与其他数据点差别最大的数据点来检测异常值。

算法原理

孤立森林算法将数据集随机划分成多个子集，并为每个子集构建一棵隔离树。孤立树是一棵二叉树，其节点由特征和分割阈值组成。算法以以下方式构建孤立树：

1.选择随机特征：从特征集中随机选择一个特征。

2.确定分割阈值：在该特征的取值范围内随机选择一个分割阈值。

3.分割数据：将数据点根据其在该特征上的值划分为两个子节点。

该过程递归地应用于每个子节点，直到达到最大深度或节点包含的数据点少于指定阈值。

异常值评分

每个数据点在孤立森林中的异常值评分由其平均路径长度决定。路径长度是数据点从树根到达叶节点所遍历的边的数量。异常值通常具有较长的路径长度，因为它们与孤立树中的其他数据点差别较大。

具体而言，数据点i的平均路径长度为：

```

APLi=(ELi+MaxEL)/(2*H(Xi))

```

其中：

*ELi是数据点i到叶节点的路径长度

*MaxEL是孤立树中任何数据点的最大路径长度

*H(Xi)是数据点i的高度，定义为从树根到数据点i所经过的边的数量

算法优点

孤立森林算法具有以下优点：

*无监督：无需标记数据，易于使用。

*高效：时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数据集的大小。

*鲁棒：对噪声和异常值不敏感。

*可解释性：通过解释异常值评分，可以了解为什么某个数据点被检测为异常值。

算法局限性

孤立森林算法也存在一些局限性：

*可能检测不出簇内异常值：如果异常值位于数据集中一个密集的簇内，则可能无法检测到它们。

*参数敏感：孤立森林的性能对最大深度和最小叶子大小等参数敏感。

*对高维数据不佳：孤立森林在高维数据集中可能会性能下降。

应用场景

孤立森林算法已广泛应用于各种领域，包括：

*欺诈检测

*异常网络流量检测

*数据清洗

*疾病诊断

*工业过程监测第二部分局部离群值因子关键词关键要点局部离群因子(LOF)

1.LOF是一种无监督的异常检测算法，它衡量数据点与相邻数据点的离群程度。

2.LOF算法计算局部密度，即数据点与其邻居之间的平均距离的倒数。然后，它将局部密度与相邻数据的平均局部密度进行比较。

3.如果数据点的局部密度明显低于相邻点的密度，则认为该数据点是异常值。

LOF的优势

1.LOF对噪声和异常数据点很敏感，即使这些异常值嵌入在密集的数据群中。

2.该算法对数据点的形状和分布不敏感，使其能够检测不同类型的异常值。

3.LOF提供了一个可解释的分数，该分数指示数据点与相邻数据点的离群程度。

LOF的应用

1.欺诈检测：LOF可以识别异常的交易模式，指示可能的欺诈活动。

2.故障检测：LOF可用于在机器或系统中检测异常操作模式，从而实现预防性维护。

3.异常事件检测：LOF可以识别网络流量、传感器数据或其他时间序列数据中的异常事件。

LOF的局限性

1.LOF对数据点分布的假设很敏感，因此在非正态分布的数据上效果不佳。

2.该算法计算复杂，对于大型数据集可能需要大量计算资源。

3.LOF倾向于检测与密集群簇边界附近的离群值相比在群簇中心附近更突出的异常值。

LOF的改进

1.改进局部密度估计：改进局部密度估计方法可以提高LOF的鲁棒性和准确性。

2.利用生成模型：生成模型可以生成合成数据，并使用真实数据和合成数据的对比结果来增强异常检测。

3.多模态异常检测：开发能够识别不同类型异常值的多模态异常检测算法。局部离群值因子(LOF)

局部离群值因子(LOF)是一种无监督异常检测算法，用于识别数据集中的异常点。该算法基于这样的假设：异常点通常与正常点相比，与较少的数据点相邻，并且距离相邻的数据点较远。

算法原理

LOF算法的工作原理如下：

1.计算每个数据点的局部密度(lrd)：

对于每个数据点q，计算其ε邻域内的数据点的反向可达距离之和。ε邻域是指距离q不超过ε的数据点的集合。

2.计算局部可达性密度(lrd)：

对于每个数据点q，计算其ε邻域内所有数据点的局部密度之和。

3.计算局部离群值因子(lof)：

对于每个数据点q，计算其局部密度与局部可达性密度的比值。

异常点识别

LOF值较高的数据点被视为异常点。这是因为这些点与较少的数据点相邻，并且与相邻的数据点距离较远。LOF值较低的数据点被视为正常点。

特点

LOF算法具有以下特点：

*无监督：该算法不需要标记数据，因此可用于处理未标记的数据集。

*可解释性：LOF值提供了一个度量，表明数据点是异常点的程度。

*对噪声鲁棒：该算法对数据集中的噪声数据点具有鲁棒性。

*时间复杂度：LOF算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数据集中的数据点数量。

应用

LOF算法已广泛应用于各种异常检测应用中，包括：

*信用卡欺诈检测

*网络入侵检测

*医疗保健诊断

*制造缺陷检测

*故障检测

示例

假设我们有一个以下数据点的数据集：

```

[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]

```

使用ε=3计算LOF值如下：

*数据点1的LOF值：1.25

*数据点2的LOF值：1.00

*数据点3的LOF值：0.91

*数据点4的LOF值：1.00

*数据点5的LOF值：1.00

*数据点6的LOF值：1.00

*数据点7的LOF值：1.00

*数据点8的LOF值：1.00

*数据点9的LOF值：1.00

*数据点10的LOF值：1.00

*数据点11的LOF值：1.00

*数据点12的LOF值：1.00

*数据点13的LOF值：1.00

*数据点14的LOF值：1.00

*数据点15的LOF值：1.00

*数据点16的LOF值：1.00

*数据点17的LOF值：1.00

*数据点18的LOF值：1.00

*数据点19的LOF值：1.00

*数据点20的LOF值：1.00

从LOF值可以看出，数据点1是异常点，因为它的LOF值明显高于其他数据点。第三部分自编码器关键词关键要点自编码器

1.概述：自编码器是一种无监督神经网络，旨在学习输入数据的压缩表示。它由编码器和解码器组成，编码器将输入转换为潜在表示，解码器将潜在表示重建为输出。

2.目的：自编码器通过逼迫网络学习输入数据的内在结构，从而用于异常检测。通过比较输入和重建输出之间的差异，可以识别异常数据点。

3.变体：自编码器有许多变体，包括稀疏自编码器、变分自编码器和对抗性自编码器。每种变体都具有独特的特点，使其适用于特定的异常检测任务。

在异常检测中的应用

1.特征提取：自编码器可以从输入数据中提取有意义的特征。这些特征可以输入到分类器或聚类算法中，以识别异常数据点。

2.重建误差：异常数据点通常很难重建，这会导致较高的重建误差。因此，可以通过检测高重建误差来识别异常。

3.潜在表示：自编码器的潜在表示保留了输入数据的关键信息。异常数据点在潜在表示中将表现出不同的分布，使其易于识别。自编码器：异常检测中的无监督技术

概述

自编码器是一种神经网络，旨在学习输入数据的紧凑表示。它是一个无监督学习模型，这意味着它可以在没有标记数据的情况下对数据进行学习。在异常检测中，自编码器被用于识别与训练数据明显不同的异常数据点。

工作原理

自编码器由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据压缩成低维度的表示（称为潜在代码）。解码器接收潜代码并重建原始输入。自编码器的目标是使重建的输入与原始输入尽可能相似。

异常检测

在异常检测中，自编码器可以识别输入数据集中明显不同于训练数据的异常点。这些异常点通常位于潜在代码空间中与正常数据点明显不同的区域。

如何使用自编码器进行异常检测

使用自编码器进行异常检测涉及以下步骤：

1.训练自编码器：使用正常训练数据训练自编码器，使其学习数据的紧凑表示。

2.重建数据：使用训练后的自编码器重建正常和异常数据点。

3.计算重建误差：计算每个数据点的原始输入与其重建之间的误差。

4.确定异常点：将重建误差较大的数据点标记为异常点。

评估

自编码器异常检测的性能可以通过以下指标评估：

*准确率：正确预测异常点的能力。

*召回率：识别所有异常点的能力。

*F1分数：准确率和召回率的加权平均值。

优点

自编码器异常检测的优点包括：

*无需标记数据。

*可以处理高维数据。

*提供对异常点潜代码表示的见解。

缺点

自编码器异常检测的缺点包括：

*可能难以训练，尤其是对于复杂数据集。

*可能对超参数选择敏感。

*潜在代码的大小和质量会影响检测性能。

应用

自编码器异常检测已成功应用于各种领域，包括：

*欺诈检测

*入侵检测

*故障检测

*医疗诊断

结论

自编码器是一种强大的无监督技术，可用于异常检测。它们可以识别训练数据中明显不同的异常点，并提供对这些异常的潜在代码表示的见解。尽管存在一些缺点，但自编码器在异常检测方面显示出巨大的潜力，并已成功应用于各种应用领域。第四部分主成分分析关键词关键要点主成分分析（PCA）

1.高维数据的降维：PCA是一种无监督降维技术，用于将高维数据投影到低维空间，同时保留数据的关键特征和信息。

2.线性变换：PCA通过对数据进行一系列线性变换，提取本质特征并去除冗余信息，生成线性无关的主成分。

3.最大方差：PCA遵循最大方差原则，选择方差最大的主成分，从而保留最多的数据信息。

PCA在异常检测中的应用

1.异常数据识别：PCA能够识别与正常数据模式不同的异常数据，因为异常数据往往会偏离低维的主成分空间。

2.重建误差分析：异常数据在通过PCA模型重建时会产生较高的重建误差，可用于异常检测。

3.维度选择：PCA可以通过选择最能代表数据变化的主成分来优化异常检测模型的维度，提高检测效率和准确性。主成分分析(PCA)

主成分分析(PCA)是一种无监督降维技术，用于将具有大量相关特征的高维数据集转换为低维表示，同时保留其主要方差。PCA在异常检测中应用广泛，因为它可以揭示数据中的模式和异常值。

原理

PCA的核心思想是将原始数据集投影到一组正交特征向量或主成分上。这些主成分由原始特征的方差-协方差矩阵的特征向量组成，代表数据中的最大方差方向。

通过将数据投影到主成分子空间上，可以保留数据集中的重要信息，同时丢弃不相关的噪声和冗余。主成分数目取决于数据集的方差，也可以通过特定的方差阈值或主成分数目来人为指定。

异常检测中的应用

PCA在异常检测中通过以下方式发挥作用：

*数据降维：PCA可以将高维数据降维到更易于分析和可视化的低维空间。这使得识别异常值和模式变得更加容易。

*模式提取：PCA提取数据集中的主成分，代表数据中的主要模式。异常值通常偏离这些模式，因此可以更容易地识别。

*距离测量：在主成分子空间中，可以计算数据点之间的距离。异常值通常位于远离其他数据点的位置，这可以通过距离阈值或聚类算法来检测。

步骤

PCA异常检测的步骤如下：

1.计算协方差矩阵：计算原始数据集的协方差矩阵。

2.求解特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征分解，得到特征值和特征向量。

3.投影数据：将数据投影到主成分子空间上，得到降维后的表示。

4.距离测量：计算数据点之间的距离或使用聚类算法。

5.异常值检测：识别偏离正常模式距离较大的异常值。

优缺点

PCA异常检测具有以下优点：

*简洁有效

*能够处理高维数据

*适用于具有线性相关特征的数据集

PCA异常检测也有一些缺点：

*对非线性数据不敏感

*需要预处理数据以消除异常值的影响

*可能难以选择合适的方差阈值或主成分数目

其他用途

除了异常检测外，PCA在机器学习和数据分析中还有广泛的用途，包括：

*数据可视化

*特征提取

*降噪

*回归和分类建模第五部分核密度估计关键词关键要点核密度估计

1.核密度估计是一种非参数密度估计方法，用于估计底层分布的概率密度函数。它通过使用给定数据点的平滑函数（核函数）来构造密度估计。

2.核密度估计的优势在于它不需要对底层分布做出任何假设，并且可以适应各种数据分布。此外，它还可以捕获数据的局部特征，适用于高维和稀疏数据。

核函数选择

1.核函数的选择对于核密度估计的准确性至关重要。常见的核函数包括高斯核、Epanechnikov核和均匀核。

2.高斯核具有无限的支撑，并且产生平滑的密度估计。Epanechnikov核具有有限的支撑，并且在重尾分布的情况下表现良好。均匀核在所有范围内产生恒定的权重，适用于离散数据。

带宽选择

1.带宽（核函数的平滑程度）是核密度估计的另一个重要参数。带宽的选择影响密度估计的局部性和全局性。

2.较小的带宽会产生更局部的密度估计，而较大的带宽会产生更平滑的密度估计。带宽的最佳选择可以通过诸如交叉验证或插值法等技术确定。

核密度估计在异常检测中的应用

1.核密度估计用于异常检测中，以建立正常行为的基准分布。通过将新数据点与基准分布进行比较，可以识别显著偏离正常分布的数据点作为异常值。

2.核密度估计对于处理高维数据和复杂分布特别有用，因为传统参数方法可能不足以捕获异常。

核密度估计的挑战

1.核密度估计在高维空间中可能计算密集，需要优化算法或并行化技术。

2.核密度估计对噪声数据敏感，可能会产生误导性的结果。因此，需要在应用异常检测之前对数据进行预处理和清理。

核密度估计的趋势和前沿

1.最新趋势包括使用变分推断和生成对抗网络（GAN）来改进核密度估计。这些技术可以提高估计的准确性和捕获复杂分布的能力。

2.核密度估计正在探索基于时间序列和流式数据的新应用。通过不断更新和调整基准分布，它可以实现实时异常检测和数据监控。核密度估计（KernelDensityEstimation）

核密度估计（KDE）是一种非参数密度估计技术，用于从样本数据中估计连续随机变量的概率密度函数（PDF）。其基本原理是将每个数据点视为沿实线的内核，然后对所有内核加权求和，以得到概率密度估计。

KDE的优点

*无参数：不需要事先假设数据的分布。

*适应性强：可以灵活地对不同形状的数据进行建模。

*易于实现：计算简单，可以用各种编程语言轻松实现。

KDE的流程

1.选择核函数：常见的核函数包括高斯核、Epanechnikov核和三角核。

2.确定带宽：带宽控制核函数的平滑度，较小的带宽会导致过拟合，较大的带宽会导致欠拟合。

3.加权求和：对每个数据点应用加权核函数，然后将结果求和，得到概率密度估计。

数学公式

KDE的数学公式如下：

```

f(x)=(1/nh)Σᵢ₌₁ⁿK((x-xᵢ)/h)

```

其中：

*f(x)是估计的概率密度函数

*n是样本数据点的数量

*h是带宽

*K()是核函数

核函数

核函数定义了每个数据点的权重，其形状决定了PDF的平滑度。常用的核函数包括：

*高斯核：

```

K(x)=(1/√(2π))e^(-x²/2)

```

*Epanechnikov核：

```

K(x)=(3/4)(1-x²)if|x|<1,0otherwise

```

*三角核：

```

K(x)=(1-|x|)if|x|<1,0otherwise

```

带宽选择

带宽是KDE中一个关键的参数，影响PDF的平滑度。较小的带宽会导致过拟合，即PDF紧贴数据点，而较大的带宽会导致欠拟合，即PDF过于平滑。

带宽选择方法包括：

*交叉验证：将数据分成训练集和测试集，使用训练集选择带宽并使用测试集评估性能。

*Scott法：使用标准差和样本数量估计带宽。

*银心法：使用数据的第二个矩估计带宽。

应用

KDE在异常检测中有广泛的应用，包括：

*数据预处理：作为异常点识别前的数据预处理步骤。

*异常点检测：通过比较数据点处的KDE估计值和总体KDE估计值来检测异常点。

*稀有事件检测：通过检测KDE估计值较低的区域来检测稀有事件。

总结

核密度估计是一种强大的非参数密度估计技术，在异常检测中有重要应用。其无参数特性、适应性强和易于实现等优点使其成为处理未知分布数据的理想选择。通过选择适当的核函数和带宽，KDE可以提供准确的概率密度函数估计，帮助识别异常点和稀有事件。第六部分聚类关键词关键要点聚类

1.聚类是一种基于相似性的数据挖掘技术，其目标是将数据点分组为具有相似特征的簇。

2.聚类算法使用距离度量来确定数据点的相似性，常见距离度量有欧式距离、曼哈顿距离和余弦相似度。

3.聚类算法还可以根据簇的形状进行分类，如基于密度的聚类（DBSCAN）、层次聚类和k-均值聚类。

基于密度的聚类（DBSCAN）

1.DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分组为具有高密度和低噪音的簇。

2.DBSCAN使用两个参数：eps（半径）和minPts（最小点数），来定义簇和噪声点。

3.DBSCAN具有处理具有任意形状和噪声的数据的能力，不受数据点分布形状的影响。

层次聚类

1.层次聚类是一种自底向上的聚类算法，它从每个数据点作为一个单元素簇开始，并逐步合并相似的簇。

2.层次聚类使用树形图（枝状图）来表示簇的层级关系，称为枝状图。

3.层次聚类允许用户探索数据中的不同层次结构，并选择与特定应用相关的聚类级别。

k-均值聚类

1.k-均值聚类是一种基于质心的聚类算法，它将数据点分配到k个簇，其中k是预先定义的簇数。

2.k-均值聚类使用迭代优化过程，最小化簇内数据点到其质心的距离。

3.k-均值聚类适用于数据点分布呈球形且大小大致相等的情况，但对初始质心的选择敏感。

聚类评估指标

1.聚类评估指标用于衡量聚类算法的性能，常见的指标有轮廓系数、兰德指数和互信息。

2.轮廓系数衡量数据点属于其分配簇的程度，介于-1和1之间。

3.兰德指数衡量两个聚类之间的重叠程度，介于0和1之间。

聚类算法趋势和前沿

1.随着数据维度的增加和复杂性的提高，基于距离的聚类算法面临挑战，谱聚类和流形学习等非线性聚类算法受到关注。

2.生成模型，如高斯混合模型（GMM）和变分自编码器（VAE），被用于聚类，这些模型可以捕获数据的潜在分布。

3.基于图的聚类算法利用数据点的连接关系，在社交网络和生物网络等复杂数据中显示出良好的性能。聚类：异常检测中的无监督技术

引言

聚类是异常检测中一种流行的无监督技术，它将数据点组织到称为簇的相似组中。异常可以通过识别落入孤立簇或与其他簇显著不同的数据点来检测。

聚类算法

用于异常检测的常见聚类算法包括：

*k-均值聚类：根据数据点的特征将数据点分配到指定数量的簇中。

*层次聚类：基于相似性度量逐步将数据点合并到簇中。

*密度聚类（DBSCAN）：根据数据点之间的密度将数据点分组到簇中。

*高斯混合模型（GMM）：将数据建模为一组具有不同参数的高斯分布的混合物。

异常检测中的聚类

在异常检测中，聚类算法用于：

*簇分析：识别孤立的簇或包含与其他簇显著不同的数据点的簇。

*密度估计：根据簇的密度计算数据点的异常分数。

*边缘检测：识别落在簇边缘或与簇边界相距较远的数据点。

聚类异常检测的优势

聚类异常检测具有以下优势：

*无监督：不需要预先标记的数据。

*多功能：可用于各种数据类型和分布。

*鲁棒性：可以处理噪声和异常值。

*可解释性：产生易于理解的结果，指示异常数据点。

聚类异常检测的局限性

聚类异常检测也有一些局限性：

*超参数优化：需要仔细选择聚类算法的超参数，如簇数和距离度量。

*参数灵敏度：聚类结果可能对超参数选择敏感。

*高维数据：在高维数据中检测异常可能很困难。

其他考虑因素

在使用聚类进行异常检测时，还需要考虑以下因素：

*数据预处理：数据预处理步骤，如数据清理、归一化和特征选择，对于提高异常检测精度至关重要。

*特征工程：提取有意义且区分性的特征可以提高聚类的有效性。

*评估指标：使用适当的评估指标，如查准率、查全率和F1-score，来评估异常检测模型的性能。

结论

聚类是一种强大的无监督技术，可用于异常检测。它通过将数据点组织到簇中来识别异常，并根据孤立或异常值簇对数据点进行评分。聚类异常检测具有许多优点，但也有其局限性，需要在应用中仔细考虑。通过仔细选择超参数、精心设计特征工程，并使用适当的评估指标，聚类可以成为各种应用程序中有效的异常检测工具。第七部分游程游程

游程是一种无监督异常检测技术，用于检测数据集中与典型模式明显不同的观测值。它基于以下原理：正常数据的点位往往聚集在一起，形成簇或游程，而异常值则游离于这些游程之外。

游程分析算法

游程分析算法通常遵循以下步骤：

1.数据标准化：将数据标准化为零均值和单位方差，以消除不同维度的不同尺度带来的影响。

2.游程长度计算：计算每个数据点到其最近邻居的距离。游程长度定义为到最近邻居的距离。

3.游程排序：根据游程长度对所有数据点进行排序。

4.游程阈值确定：确定一个阈值，将数据点分类为游程内或游程外。通常，阈值设置为游程长度分布中某个百分位数，例如第95个百分位数。

5.异常值识别：游程长度大于阈值的数据点被标记为异常值。

游程分析的优点

*非参数性：游程分析不需要关于数据分布的先验假设。

*快速有效：算法简单，计算高效。

*适用于高维数据：游程分析对数据维度的影响不敏感。

*可解释性：游程长度容易解释，表示数据点与其他数据点的分离程度。

游程分析的缺点

*敏感于噪声：游程分析容易受到数据中噪声的影响，可能导致误报。

*难以检测簇内异常值：游程分析可能难以检测到位于簇内的异常值，因为这些异常值可能会与簇的其他点具有相似的游程长度。

*需要手动阈值设置：游程阈值的选择是主观的，可能会影响异常检测的性能。

应用

游程分析已成功应用于各种领域，包括：

*欺诈检测：识别信用卡交易或保险索赔中的异常行为。

*异常传感器数据检测：识别工业设备或网络中的故障或异常事件。

*医学诊断：检测医疗图像或电子健康记录中的异常模式。

*网络入侵检测：识别网络流量中的可疑活动。

*推荐系统：过滤掉推荐引擎中与用户偏好明显不同的推荐项。

结论

游程分析是一种强大的无监督异常检测技术，提供了快速、可解释的方法来识别数据集中与正常数据明显不同的观测值。虽然它对噪声敏感，需要手动阈值设置，但由于其简单、有效和适用于高维数据，它已成为许多应用领域中一个有价值的工具。第八部分孤立点分析关键词关键要点局部异常因子分析

1.利用局部密度估计来检测异常值，将数据点与邻近区域的密度进行比较。

2.适用于高维数据，可以识别复杂形状的聚类中的异常值。

3.能够检测孤立点和簇异常，是无监督异常检测的有效技术。

邻域异常因子分析

1.基于数据点与其邻居之间的距离来检测异常值。

2.适用于低维和高维数据，可以识别边界异常和离群值。

3.通过指定邻域大小和距离度量来调整检测灵敏度。

角度异常因子分析

1.利用向量的角度差异来检测异常值，将数据点与相邻向量的角度进行比较。

2.适用于子空间异常检测，可以识别高维数据中的方向异常。

3.能够区分正常数据与异常值，即使它们在欧氏距离上接近。

基于密度的分离

1.将数据点聚类并根据聚类密度检测异常值。

2.适用于大规模数据集，可以识别数据集中稀疏区域中的异常值。

3.通过聚类算法和密度阈值来调整检测精度。

基于距离的孤立点分析

1.基于数据点到最近邻居的距离来检测异常值。

2.适用于识别孤立点和边缘异常，对噪声和异常值具有鲁棒性。

3.通过距离阈值来确定异常点，易于解释和实现。

基于相似性的孤立点分析

1.基于数据点与其他数据点的相似性来检测异常值。

2.适用于发现具有相似属性但与其他数据点不同的异常值。

3.通过相似性度量和阈值来确定异常点，可以捕捉复杂的异常模式。孤立点分析

定义

孤立点分析是一种无监督异常检测技术，用于识别与数据集中其他点显著不同的观察值（即孤立点）。孤立点可能代表异常情况、错误或欺诈行为。

原理

孤立点分析基于以下假设：异常值与正常数据点相比，在与其他点连接和距离方面具有独特的特征。孤立点往往：

*连接性较弱：与数据集中其他点连接较少。

*距离较远：与数据集中大多数点之间的距离较大。

度量标准

评估孤立点的主要度