异常检测
异常检测基本概念
1. 基本定义
异常检测是一种识别数据中异常模式的技术。
# 基本概念
1. 异常（Anomaly）
- 偏离正常模式
- 罕见事件
- 异常行为
2. 检测方法
- 统计方法
- 机器学习方法
- 深度学习方法
3. 评估指标
- 准确率
- 召回率
- F1分数
- ROC曲线
# 示例
数据集：
X = [
[1, 2],
[2, 1],
[8, 9],
[9, 8],
[100, 100] # 异常点
]
检测结果：
异常点：[100, 100]2. 异常类型
异常可以根据不同的特征进行分类。
# 异常类型 1. 点异常 - 单个数据点异常 - 全局异常 - 局部异常 2. 上下文异常 - 时间序列异常 - 空间异常 - 行为异常 3. 集体异常 - 群体异常 - 模式异常 - 关系异常 # 特点比较 1. 点异常 - 优点：容易检测 - 缺点：可能误报 2. 上下文异常 - 优点：考虑上下文 - 缺点：计算复杂 3. 集体异常 - 优点：发现复杂模式 - 缺点：需要领域知识
3. 应用场景
异常检测在各个领域都有广泛的应用。
# 应用场景 1. 金融风控 - 欺诈交易 - 异常支付 - 洗钱检测 2. 网络安全 - 入侵检测 - 异常访问 - 恶意行为 3. 工业监控 - 设备故障 - 异常生产 - 质量控制 4. 医疗诊断 - 疾病检测 - 异常症状 - 药物反应 # 实际案例 1. 信用卡欺诈 - 异常交易 - 异常地点 - 异常金额 2. 网络入侵 - 异常流量 - 异常访问 - 异常行为