摘要:RRCF是亚马逊发表的一篇异常检测算法,是对周志华孤立森林的改进.但是相比孤立森林,具有更为扎实的理论基础.文章的理论论证相对较为晦涩,且没给出详细的证明过程.本文不对该算法进行详尽的描述,仅对其中的关键定理或引理进行证明. Theorem 1: 对于点集S构成的树RCF(S),假设S的bounding box的边长为P(S),一次切分分离x1和x2的概率为. 注意到,切分后,任意一边的bounding box的边长的减少量的期望值为,该期望值满足如下不等式: 因此,每一次切分导致的新子集…

摘要:RRCF是亚马逊提出的一个流式异常检测算法,是对孤立森林的改进,可对时序或非时序数据进行异常检测.本文是我从事AIOps研发工作时所做的基于RRCF的时序异常检测方案. 1.      数据格式 将时间序列以滑动窗口的形式转换为d维空间点.例如对于时间序列[1,2,3,4,5,6,7,8],d=5,那么可以将该时间序列转换为4个空间点[(1,2,3,4,5),(2,3,4,5,6),(3,4,5,6,7),(4,5,6,7,8)].RCF以这样的高维空间点进行建模和检测. 2.     …

南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest,在工业界很实用,算法效果好,时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,这里对这个算法进行简要总结. iTree 提到森林,自然少不了树,毕竟森林都是由树构成的,看Isolation Forest(简称iForest)前,我们先来看看Isolation Tree(简称iTree)是怎么构成的,iTree是一种随机二叉树,每个节点要么有两个女儿,要么就是叶子节点,一个孩子都没有.给定一堆数据集D,这里D的所有属性都是连续…

iForest (Isolation Forest)是由Liu et al. [1] 提出来的基于二叉树的ensemble异常检测算法,具有效果好.训练快(线性复杂度)等特点. 1. 前言 iForest为聚类算法,不需要标记数据训练.首先给出几个定义: 划分(partition)指样本空间一分为二,相当于决策树中节点分裂: isolation指将某个样本点与其他样本点区分开. iForest的基本思想非常简单:完成异常点的isolation所需的划分数大于正常样本点(非异常).如下图所示: \…

Twritters的异常检测算法(Anomaly Detection)做的比较好,Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解,考察残差项.假定这一项符合正态分布,然后就可以用Generalized ESD提取离群点. 目标是检测出时间序列数据集的异常点,如图所示,蓝色线是时间序列数据集,红色是圈是异常点. R语言实现如下,一些依赖包需要install.packages("")或者手动在cran社区下载(注意依赖包的下载).本人github下载源码. 1 主函数是,…

在给定的数据集,我们假设数据是正常的 ,现在需要知道新给的数据Xtest中不属于该组数据的几率p(X). 异常检测主要用来识别欺骗,例如通过之前的数据来识别新一次的数据是否存在异常,比如根据一个用户以前的使用习惯(数据)来判断这次使用的用户是不是以前的用户.或者根据之前CPU正常运行时候的的用量数据来判断当前状态下的CPU是否正常工作. 这里我们通过密度估计来进行判断:if   P(X) >ε时候,为normal(正常)<ε 的时候为异常 . 我们用x(i)来表示用户的第i个特征,模型P(x)…

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世…

如何构建与选择异常检测算法中的features 如果我的feature像图1所示的那样的正态分布图的话,我们可以很高兴地将它送入异常检测系统中去构建算法. 如果我的feature像图2那样不是正态分布的话,虽然我们也可以很好的运行算法,但是我们通常会使用一些转换方法,使数据看下来更像高斯分布,这样算法会工作得更好. 给出上图中下面的这个数据集,可以对其进行一个求对数的转换,这样可以得到一个更像高斯分布的图,这样我们就可以评估出u和σ2了. 在octave里面使用hist来画柱状图,默认是10个柱…

估计P(x)的分布--密度估计 我们有m个样本,每个样本有n个特征值,每个特征都分别服从不同的高斯分布,上图中的公式是在假设每个特征都独立的情况下,实际无论每个特征是否独立,这个公式的效果都不错.连乘的公式表达如上图所示. 估计p(x)的分布问题被称为密度估计问题(density estimation) 异常检测算法 1>找出一些能观察出异常行为的特征,尽可能尝试选择能够描述数据相关属性的特征. 2> 根据样本估计出参数的值,有n个特征每个特征都服从不同的正态分布,有不同的u和σ2,分别对这些…

在基于高斯分布的异常检测算法一文中,详细给出了异常检测算法的原理及其公式,本文为该算法的Octave仿真.实例为,根据训练样例(一组网络服务器)的吞吐量(Throughput)和延迟时间(Latency)数据,标记出异常的服务器. 可视化的数据集如下: 我们根据数据集X,计算其二维高斯分布的数学期望mu与方差sigma2: function [mu sigma2] = estimateGaussian(X) %ESTIMATEGAUSSIAN This function estimates th…

1. 基于统计的异常检测 Grubbs' Test Grubbs' Test为一种假设检验的方法,常被用来检验服从正太分布的单变量数据集(univariate data set)\(Y\) 中的单个异常值.若有异常值,则其必为数据集中的最大值或最小值.原假设与备择假设如下: \(H_0\): 数据集中没有异常值 \(H_1\): 数据集中有一个异常值 Grubbs' Test检验假设的所用到的检验统计量(test statistic)为 \[ G = \frac{\max |Y_i - \ove…

异常检测原理是根据训练数据的高斯分布,计算均值和方差,若测试数据样本点带入高斯公式计算的概率低于某个阈值(0.1),判定为异常点. 1 创建数据集转化工具类,把csv数据集转化为RDD数据结构 import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors} import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.rdd.RDD object Featu…

简介 工作的过程中经常会遇到这样一个问题,在构建模型训练数据时,我们很难保证训练数据的纯净度,数据中往往会参杂很多被错误标记噪声数据,而数据的质量决定了最终模型性能的好坏.如果进行人工二次标记,成本会很高,我们希望能使用一种无监督算法帮我们做这件事,异常检测算法可以在一定程度上解决这个问题. 异常检测分为 离群点检测(outlier detection) 以及 奇异值检测(novelty detection) 两种. 离群点检测:适用于训练数据中包含异常值的情况,例如上述所提及的情况.离群点检测…

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在…

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在…

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自…

论文http://202.119.32.195/cache/10/03/cs.nju.edu.cn/da2d9bef3c4fd7d2d8c33947231d9708/tkdd11.pdf 1. INTRODUCTION 异常是与正常样例有着不同的数据特性的数据模式.检测异常的能力具有重要的相关性,异常经常在多种应用领域中提供关键和可操作的信息.比如在信用卡交易中能够显示信用卡的使用有欺诈行为:在天文图像中的异常点能够说明发现了新的星星:一个不正常的计算机网络流量模式能够代表(stand for)…

参考https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest.html#sklearn.ensemble.IsolationForest.fit , max_samples=’auto’, contamination=’legacy’, max_features=, warm_start=False) 孤立森林算法 使用孤立森林算法对每个样本返回异常分数 孤立森林通过随机选取一个特征来“隔…

结合CNN的可以参考:http://fcst.ceaj.org/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=1497 除了行为,其他还结合了时序的异常检测的:https://conference.hitb.org/hitbsecconf2018ams/materials/D1T2%20-%20Eugene%20Neyolov%20-%20Applying%20Machine%20Learning%20to%20User%20Behavi…

记得在做电商运营初期,每每为我们频道的促销活动锁取得的“超高”销售额感动,但后来随着工作的深入,我越来越觉得这里面水很深.商家运营.品类运营不断的通过刷单来获取其所需,或是商品搜索排名,或是某种kpi指标,但这些所谓的“脏数据”,却妨碍了平台运营者对于真实数据的分析和促销效果的评估.今天我们讨论一种非监督学习算法(Unsupervised Learning Algorithm),试图在真实数据中,找出并标注异常数据. 该算法是基于高斯分布的异常检测算法(Anomaly Detection Alg…

sklearn 异常检测demo代码走读 # 0基础学python,读代码学习python组件api import time import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_moons, make_blobs from sklearn.covariance import EllipticEnv…

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技…

在上篇博文中介绍了网络服务异常检测的大概,本篇将详细介绍SVDD和Isolation Forest这两种算法 1. SVDD算法 SVDD的英文全称是Support Vector Data Description,又称为支持向量数据描述,它是由Tax和Duin提出的一种单分类算法,它起源于V.VapniH的支持向量机.它计算围绕具有一组最小体积的球形决策边界对象,可以用于新奇检测或异常检测,检测从给定数据集中偏离的对象.通过使用不同的内核,SVDD可以获得更灵活和更准确的数据描述,通过区分由训练…

novelty detection:当训练数据中没有离群点,我们的目标是用训练好的模型去检测另外发现的新样本 outlier  dection:当训练数据中包含离群点,模型训练时要匹配训练数据的中心样本,忽视训练样本中的其他异常点. 一.outlier  dection 1.孤立森林(Isolation Forest) iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separa…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One…

本周内容较多,故分为上下两篇文章. 一.内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection System(创建异常检测系统) Developing and Evaluating an Anomaly Detection System Anomaly Detection vs. Supervised…

对于异常检测算法,使用特征是至关重要的,下面谈谈如何选择特征: 异常检测假设特征符合高斯分布,如果数据的分布不是高斯分布,异常检测算法也能够工作,但是最好还是将数据转换成高斯分布,例如使用对数函数:…

一.开发与评价一个异常检测系统 异常检测算法是一个非监督学习算法,意味着我们无法根据结果变量…

之前一直在看Standford公开课machine learning中Andrew老师的视频讲解https://class.coursera.org/ml/class/index 同时配合csdn知名博主Rachel Zhang的系列文章进行学习. 不过博主的博客只写到“第十讲 数据降维” http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329,后面还有三讲,内容比较偏应用,分别是异常检测.大数据机器学习.photo OCR.为了学习的完…

版权声明:本文为博主原创文章,转载或者引用请务必注明作者和出处,尊重原创,谢谢合作 https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/51462942 异常检测(anomaly detection)   关于异常检测(anomaly detection)本文主要介绍一下几个方面: 异常检测定义及应用领域 常见的异常检测算法 高斯分布(正态分布) 异常检测算法 评估异常检测算法 异常检测VS监督学习 如何设计选择features 多元高斯分布 多元高…