异常检测是数据挖掘和机器学习中的一个重要领域，它旨在识别数据集中的异常值或离群点。在无监督学习中，异常检测通常不依赖于标签数据，而是通过分析数据的内在结构来发现异常。

异常检测方法

以下是一些常见的异常检测方法：

  • 基于统计的方法：这种方法假设数据服从某种分布，并基于数据的统计特性来识别异常值。
  • 基于距离的方法：这种方法通过计算数据点与数据集中其他点的距离来识别异常值。
  • 基于密度的方法：这种方法通过计算数据点周围的密度来识别异常值。
  • 基于聚类的方法：这种方法通过将数据点聚类并识别不属于任何聚类的点来识别异常值。

异常检测应用

异常检测在许多领域都有广泛的应用，包括：

  • 金融：识别欺诈交易。
  • 医疗：诊断疾病。
  • 网络安全：检测恶意活动。
  • 工业：预测设备故障。

相关资源

想要了解更多关于异常检测的信息，可以参考以下资源：

异常检测示例