机器学习中的异常数据检测技术研究

机器学习中的异常数据检测技术研究
随着机器学习技术的发展，数据分析在各个领域得到广泛应用，异常数据（Anomaly Detection）检测作为数据分析的重要组成部分，也得到了越来越多的关注。

异常数据，简单来说，就是指与大多数数据不同的数据点，这些数据点不符合预期行为。

在某些应用场景下，这些异常点可能是非常有意义的，因为它们可能代表着对诸如欺诈、疾病或其他异常情况的警示。

但与此同时，异常数据也可能会对我们的数据模型或算法产生负面影响，因此对异常数据的快速、准确的检测就显得尤为重要。

异常数据检测的种类
在机器学习中，异常数据被分为三种:
1. 离散值异常（Discrete value anomalies）：这些异常出现在包含非重复数据的
数据集中。

例如，如果您的数据集只包含数字0到9的数字并且数字12出现，则
12将被视为离散值异常。

2. 可数异常（Countable anomalies）：这些异常出现在数据集中包含从一个属
性中计算而来的度量值的情况下。

例如，您可以计算每条证券交易的平均价格，并将价格高于或低于平均值x倍的交易标记为可计数异常。

3. 连续异常（Continuous anomalies）：这些异常通常出现在具有连续因素的数
据集中。

例如，如果您正在监测每个工作日的股价，并发现一个突然的价格崩盘，那么您将把这个价格崩溃的日子标记为连续异常。

异常数据检测技术
在机器学习中，异常数据检测技术可以分为四种:
1. 基于统计学的方法：最常见的异常检测方法之一，它涉及到使用一些统计学
方法（如均值、方差和标准差等）来检测异常。

这种方法通常用于正态分布数据集，
并且假设数据集是围绕着平均值呈对称分布的。

因此，如果出现极端值，就会被标记为异常。

2. 基于聚类的方法：聚类是将类似数据点聚集在一起的过程。

因此，如果存在
具有不同值的两个不同类的数据，聚类方法将会将它们分为两个不同的聚类或组。

在这种情况下，任何的孤立点都被视为异常数据。

这种检测方法适用于任何数据集，不管它是否符合正态分布。

3. 基于深度学习的方法：深度学习是一种人工神经网络的扩展，它使用无神经
人工传递递推保证数据的高度抽象。

神经网络对于高维数据的学习能力非常强，因此可以用来探测异常值。

4. 基于决策树的方法：决策树的构建是根据一些试验数据进行的。

因此，如果
在数据中存在与其他数据不同的数据点，则相应的决策节点将被构建，并且被视为异常值。

总的来说，每种检测技术都有其适用范围和优缺点。

因此，在实践中，我们需
要综合考虑这些因素，来选择检测方法。

结论
异常数据检测技术在机器学习中的应用越来越广泛，对于保障数据分析的准确
性和有效性起到了至关重要的作用。

各种异常数据检测技术各有优劣，需要根据具体情况选择适合的技术。

在未来，随着计算机技术的不断发展和数据处理的不断完善，异常数据检测技术必将得到更加深入和广泛的应用。