import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as mp def get_data_zs(inputfile): data = pd.read_excel(inputfile, index_col='Id', encoding='gb18030') data_zs = 1.0 * (data - data.mean()) / data.std()

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

硬件环境 本文适用的硬件环境如下 Linux版本:CentOS release 6.7 (Final) Redis版本: Redis已经成功安装,安装路径为/home/idata/yangfan/local/redis-3.2.1. 我们要在单台机器上搭建Redis集群,方式是通过不同的TCP端口启动多个实例,然后组成集群. 1.启动Redis多个实例 我们在Redis安装目录下创建目录cluster,并编写7000.conf~7005.conf 6个配置文件,这6个配置文件用来启动6个实例,后

一.Zookeeper原理简介 ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务,它包含一个简单的原语集,分布式应用程序可以基于它实现同步服务,配置维护和命名服务等. Zookeeper设计目的 最终一致性:client不论连接到那个Server,展示给它的都是同一个视图. 可靠性:具有简单.健壮.良好的性能.如果消息m被到一台服务器接收,那么消息m将被所有服务器接收. 实时性:Zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息,或者服务器失效的信息.但由于网络延时等

资源下载 #本文PDF版下载 C#下实现的K-Means优化[1]-「离群点检测」 前言 在上一篇博文中,我和大家分享了「C # 下实现的多维基础K-MEANS聚类」的[C#下实现的基础K-MEANS多维聚类 - xlxw - 博客园].在上篇文章中使用的是最传统的K-Means均值聚类方法,在上文中只是介绍了有一些能优化的方法但是没有具体的讲怎么去优化.所以在这篇博文中,我会和大家分享.我学到的关于我们前面说的聚类前的预处理-离群点的检测. 离群点的检测方法 离群点的检测是数据挖掘中很重要的部

centos7.1下 ZooKeeper 集群安装配置+Python实战范例 下载:http://apache.fayea.com/zookeeper/zookeeper-3.4.9/zookeeper-3.4.9.tar.gz 解压: tar zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /opt/ 改名:cd /opt/ && mv zookeeper-3.4.9 zookeeper && cd zookeeper  建立 data目录  mkdir d

outlier detection 在异常检测领域中,常常需要决定新观察的点是否属于与现有观察点相同的分布(则它称为inlier),或者被认为是不同的(称为outlier).离群是异常的数据,但是不一定是错误的数据点. 在Envoy中,离群点检测是动态确定上游集群中是否有某些主机表现不正常,然后将它们从正常的负载均衡集群中删除的过程.outlier detection可以与healthy check同时/独立启用,并构成整个上游运行状况检查解决方案的基础. 此处概念不做过多的说明,具体可以参考官

摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架. 本文分享自华为云社区<解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法>,作者:云数据库创新Lab . 导读 本文(Robust and Explainable Autoencoders for Unsupervised Time Series Outlier Detection)是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会I

http://blog.csdn.net/wangyibo0201/article/details/51705966 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.金融诈骗等领域.  异常检测方法,针对不同的数据形式,有不同的实现方法.常用的有基于分布的方法,在上.下α分位点之外的值认为是异常值(例如图1),对于属性值常用此类方法.基于距离的方法,适用于二维或高维坐标体系内异常点的判别,例如二维平面坐

Spark集群搭建 视频教程 1.优酷 2.YouTube 安装scala环境 下载地址http://www.scala-lang.org/download/ 上传scala-2.10.5.tgz到master和slave机器的hadoop用户installer目录下 两台机器都要做 [hadoop@master installer]$ ls hadoop2  hadoop-2.6.0.tar.gz  scala-2.10.5.tgz 解压 [hadoop@master installer]$

OneClassSVM两个功能:异常值检测.解决极度不平衡数据 因为之前一直在做非平衡样本分类的问题,其中如果有一类比例严重失调,就可以直接用这个方式来做:OneClassSVM:OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测. 其他我的相关博客: 1.机器学习︱非平衡数据处理方式与评估 2.RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题 3.R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理 台湾大学林智仁所设计和实现的库LibSVM(地址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin

无意中被问到代码执行效率的问题,那就总结一下检测代码执行效率的几种方式: 一.装饰器 在函数上加装饰器,来得到函数的执行时间. def cst_time(func, *args, **kwargs): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() ret = func(*args, **kwargs) end = time.time() timestrap = end -start print('function %s running tim

很多朋友为了学习python.ML(机器学习).DL(深度学习).opencv等花费了大量时间配置安装环境(一个朋友花了4天时间才配置好)各种搜索.下载.安装配置,出问题等. 市面上的配置资料很多,选择也成为了难题,实际上呢,很多高效的方法提供给了我们,比如一些集成套件等.本文基于对大量资料的查询.对比和验证,发现利用现有资源,搭建集成开发环境约30分钟(网速够快),具体方法分享出来,方便大家学习,减少时间和人力付出,提升效率.本文搭建的环境,包括了opencv的人脸检测.识别(opencv_c

Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这个时候就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统! 2.Kafka的定义 What is Kafka:它是一个分布

之前我们分析过喜马拉雅的爬取信息,使用分布式爬取,而且需要修改scrapy-redis的过滤算法为布隆过滤来减少redis内存占用,最后考虑这样还是不一定够,那么redis集群就是更好的一种选择方式了. Redis 集群介绍 Redis 集群是一个提供在多个Redis节点间共享数据的程序集. Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误. Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,

Spark-Hadoop集群搭建 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 配置java 启动ftp [root@master ~]# /etc/init.d/vsftpd restart 关闭 vsftpd:                                                     [失败] 为 vsftpd 启动 vsftpd:                                               [确定] 默认情况下 root不允许使用f

PSOIndividual.py import numpy as np import ObjFunction import copy class PSOIndividual: ''' individual of PSO ''' def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' self.vardim = vardim self.bound

通过sys 模块的sys_info可以返回当前python 的版本信息, 其返回值是一个元组, 比如(2, 6, 6, 'final', 0); 表示当前版本为2.6.6 , 我们可以利用这个变量的值判断python版本: #!/usr/bin/python import sys if sys.version_info < (2, 7): sys.stdout.write("At least python 2.7 is required\n") sys.exit(1) 如果Pyt

crontab -e */ * * * * /data/log_realtime/check.sh > /data/log_realtime/check.log >& * * /data/jx3log_import_realtime/shutdown.sh 说明:每3分钟检查一次进程是否存在,每个月1号0点1分杀掉进程,重启 check.sh cd $(dirname $0) source ~/.bash_profile SYSTEM_TIME=`date '+%Y-%m-%d %T'

为runner.py实现一个函数,检测是否有其他的runner.py进程在正在执行? 除主要用到os模块,还用到了第三方模块psutil