异常检测常用的方法及算法

基于统计：基于泊松分布、正态分布找到异常分布点。 　基于距离：K-means。 　基于密度：KNN、LOF（Local Outlier Factor）、隔离森 林。 　一类支持向量机（One-Class SVM）。 　隐马尔可夫模型（HMM）。 ### 异常检测常用的方法及算法 #### 一、异常检测概述 异常检测是指在数据集中识别出那些显著不同于其他数据点的项目、事件或观测值的过程。这些异常点通常被视为异常值、新奇点、噪声或偏差。异常检测在众多领域具有广泛的应用价值，比如在金融领域用于识别欺诈交易，在医疗领域用于早期诊断疾病，在网络安全中用于检测入侵行为等。 #### 二、异常检测的应用场景 异常检测的应用场景极其广泛，涵盖多个领域： - **欺诈检测**：通过对用户行为模式的分析，识别可疑交易活动，预防金融欺诈。 - **入侵检测**：监测计算机系统或网络中的异常行为，及时发现并阻止非法访问。 - **医疗健康**：利用异常检测技术辅助医生诊断疾病，提高诊断准确率。 - **风险预警**：如异常订单识别、风险客户预警等，帮助企业提前采取措施减少损失。 #### 三、异常检测方法 异常检测的方法多样，主要包括基于统计学的方法、基于距离的方法、基于密度的方法、一类支持向量机（One-Class SVM）以及隐马尔可夫模型（HMM）等。 1. **基于统计的方法**：这种方法主要利用统计学原理来识别异常。常见的统计分布包括泊松分布、正态分布等。通过计算每个数据点与整体分布的差异，可以判断该点是否为异常值。 - **泊松分布**：适用于计数型数据，如网站点击次数等。 - **正态分布**：适用于连续型数据，通过计算数据点与均值的标准差来识别异常。 2. **基于距离的方法**： - **K-means**：通过聚类分析，将数据点分组，并计算各点到其所在聚类中心的距离。距离远的数据点被认为是异常值。 3. **基于密度的方法**： - **KNN (K-Nearest Neighbors)**：计算一个数据点与其最近邻居的平均距离，距离较大的点更可能是异常值。 - **LOF (Local Outlier Factor)**：评估一个点相对于其邻域的局部密度偏离度，偏离度高的点被标记为异常。 - **隔离森林 (Isolation Forest)**：通过构建多棵决策树来随机隔离样本，异常点更容易被隔离，因此可以快速检测异常。 4. **一类支持向量机 (One-Class SVM)**：这是一种非监督学习方法，旨在识别新样本是否符合已知数据的分布。它特别适用于处理小样本数据集和高维数据。 5. **隐马尔可夫模型 (HMM)**：主要用于时序数据的异常检测，能够捕捉序列中的模式和变化。 #### 四、新奇检测与离群点检测 - **离群点检测 (Outlier Detection)**：在已知数据集中寻找与多数数据显著不同的点。 - **新奇检测 (Novelty Detection)**：在已知“纯净”数据的基础上，识别未知或新出现的数据模式。这种模式在训练集中未曾出现过。 #### 五、处理高维数据的异常检测 对于高维数据的异常检测，可以采用以下几种策略： 1. **拓展现有的离群点检测模型**，使其能更好地适应高维空间的特点。 2. **子空间分析**：在高维数据中寻找低维子空间，从而降低维度并进行异常检测。 3. **高维数据建模**：通过降维技术（如PCA）或特征选择等手段简化数据结构。 #### 六、以 One-Class SVM 为例进行异常检测 **One-Class SVM**是一种无监督学习算法，用于识别新样本是否符合之前数据的分布。它的主要参数包括： 1. **Kernel (核函数) 和 Degree**：通常使用 RBF 核，Degree 设为 3。 2. **Gamma**：与 RBF 核相关，建议设置较低值，通常是实例数倒数和变量数倒数之间的最小值。 3. **Nu**：决定模型对分布的适应程度，默认值为 0.5，但在实践中可能需要调整。 通过调整这些参数，One-Class SVM 能够有效识别数据中的异常点，从而帮助我们在各个领域中进行有效的异常检测和预防工作。