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數(shù)據(jù)挖掘中異常檢測
2018-08-18
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數(shù)據(jù)挖掘中異常檢測
最近在做聚類，是利用出租車上車下車地點(diǎn)信息聚類商圈和生活區(qū)域，在實(shí)戰(zhàn)過程中，遇到了很多問題
其一：聚類中心點(diǎn)的確定，我們聚類結(jié)果要返回一個經(jīng)緯度信息，或者說這是一個商圈的中心地點(diǎn)的一個顯示，最初是想用K-means做個簡單的展示版本，不得不感嘆K-means的強(qiáng)大，聚類結(jié)果還是是不錯的，不過聚類中心和附近商圈還是有一定的偏移
其二：異常點(diǎn)比較多。異常點(diǎn)的出現(xiàn)，原因總是很多的，主要是兩個原因：數(shù)據(jù)錯誤或者這些是小概率事件。對于他們的處理，確實(shí)比較麻煩，因為我們知道，根據(jù)信息論只是，小概率事件有著更多的信息量，所以有時候他們更有價值，比如在一些金融公司的風(fēng)控系統(tǒng)，他們希望找到異常賬號做分析，往往這些異常賬號是非常少的，這就涉及一個小樣本數(shù)據(jù)的問題。
問題一:最近在做調(diào)研，思路也有了，可以采用DBSCAN基于區(qū)域密度的思路，也可以改進(jìn)K-means，在距離度量上花點(diǎn)心思，這個實(shí)現(xiàn)之后在論述一下，這里就不展開。
問題二：異常監(jiān)測我參考了一些文獻(xiàn)，書籍，做個總結(jié)，希望以后用得著
一：定義
Hawkins的離群點(diǎn)定義：離群點(diǎn)是一個觀測值，他與其他觀測值的差別如此之大，以至于懷疑它是由不同的機(jī)制長生的。（數(shù)據(jù)挖掘導(dǎo)論）
沒有太多價值的定義。。。不過將就看著吧
二：離群點(diǎn)識別
1,統(tǒng)計學(xué)的思路，之前學(xué)概率一直不知道分布函數(shù)、置信區(qū)間、這些東西是做什么的，解除了數(shù)據(jù)挖掘之后才發(fā)現(xiàn)，原來他們是這么得強(qiáng)大。
這里我們只討論正態(tài)分布，假設(shè)你的一個特征符合正態(tài)分布（具體為什么現(xiàn)實(shí)中有很多是正態(tài)分布，請知乎）分布，我不扯公式，如圖所示，正態(tài)分布為N(μ，σ^2)，不知道你們注意到?jīng)]有當(dāng)x>u+3σ的概率就很小了，此時我們就可以認(rèn)為他是離群點(diǎn)了，畢竟是小概率事件嘛。

2、基于緊鄰度的檢測
離群點(diǎn)給我們的直觀感覺是他離其他集中點(diǎn)距離比較遠(yuǎn)。所以呢，k近鄰思路就這么出來了，找出所以點(diǎn)離她最近的k個點(diǎn)算距離，離群點(diǎn)的距離當(dāng)然是最大的。我很喜歡k近鄰思路，最很多推薦系統(tǒng)中，knn模型就能實(shí)現(xiàn)很多有趣的東西，比如類似滴滴的一些app地點(diǎn)推薦系統(tǒng)，就是計算現(xiàn)在你的行為計算歷史行為計算相似度，匹配出最接近的幾種訂單，把歷史訂單信息做當(dāng)前行為推薦，很簡單卻很高效。
3、基于密度的檢測
密度是衡量一個區(qū)域點(diǎn)集中的很好的一個判斷，密度比較大則點(diǎn)集中，離群點(diǎn)的可能性就比較小，反之則很有可能是離群點(diǎn)。
4、基于聚類
聚類與異常檢測息息相關(guān)，我們很好的一種思路就是不管三七二十一，我先sklearn找一個聚類，然后分析結(jié)果，會發(fā)現(xiàn)聚類會把一些異常數(shù)值聚出來的
5、數(shù)據(jù)可視化與經(jīng)驗
為什么把這個放在最后說，其實(shí)有些時候數(shù)據(jù)分析不必要那么麻煩，excel表，看看圖標(biāo)，找出異常點(diǎn)，結(jié)合自己的經(jīng)驗，其實(shí)就能找出來了，不過這不夠嚴(yán)謹(jǐn)，也是一個很好的思路。
這些是最基礎(chǔ)，基于這些思路有很多很好的解決方案。當(dāng)我們的場景更加復(fù)雜時，需要著重研究，簡單收集了一些。
Rosner：多個離群點(diǎn)討論
LOF技術(shù)
Chaudhary:使用k-d樹提高離群點(diǎn)檢測效率
Aggarwal與Yu：使用投影處理高維數(shù)據(jù)的離群點(diǎn)檢測
Shyu:基于主成分分析
不平衡數(shù)據(jù)集問題
Fox：時間序列異常檢測
Lee、Stolfo：入侵檢測
這些都是自己收集的資料加上自己的理解，有錯之處，請指出。


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