几种常用的异常数据挖掘方法(精)
数据挖掘的方法有哪些
数据挖掘的方法有哪些数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、趋势和规律的过程。
它可以帮助人们从海量的数据中提取有用的信息，对商业决策、市场营销、科学研究等领域都有着重要的作用。
在数据挖掘的过程中，有许多不同的方法可以被使用，下面将介绍其中一些常见的方法。
1. 分类。
分类是数据挖掘中最常用的方法之一。
它通过对已知类别的数据进行学习，然后将这种学习应用到新的数据中，从而对新数据进行分类。
在分类过程中，常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以帮助我们对数据进行有效的分类，例如将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件，将疾病患者分类为患病和健康等。
2. 聚类。
聚类是另一种常见的数据挖掘方法，它将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。
聚类可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，对于市场细分、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
常用的聚类算法包括K均值、层次聚类、DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘。
关联规则挖掘是一种发现数据中项之间关联关系的方法。
它可以帮助我们发现数据中的潜在规律和趋势，对于超市商品搭配、交易分析等有着重要的作用。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori 算法、FP-growth算法等。
4. 异常检测。
异常检测是一种发现数据中异常值的方法。
它可以帮助我们发现数据中的异常情况，对于欺诈检测、设备故障预警等有着重要的应用。
常用的异常检测算法包括基于统计学的方法、基于距离的方法、基于密度的方法等。
5. 文本挖掘。
文本挖掘是一种对文本数据进行分析和挖掘的方法。
它可以帮助我们从海量的文本数据中提取出有用的信息，对于舆情分析、情感分析、文本分类等有着重要的作用。
常用的文本挖掘算法包括词袋模型、TF-IDF算法、主题模型等。
除了上述提到的方法，数据挖掘还涉及到回归分析、时间序列分析、神经网络等多种方法。
随着数据挖掘技术的不断发展，新的方法和算法也在不断涌现。
数据挖掘中的聚类分析与异常检测方法综合比较
数据挖掘中的聚类分析与异常检测方法综合比较数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术。
其中，聚类分析和异常检测是两种常用的数据挖掘方法。
聚类分析是将相似的数据对象归为一类，从而识别数据中的内在结构。
而异常检测是识别数据中的异常点或异常模式。
本文将对这两种方法进行综合比较。
首先，我们来看聚类分析。
聚类分析通过计算数据对象之间的相似度或距离，将相似的数据对象归为一类。
常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的群组结构，并提供对这些群组的理解和描述。
相较于异常检测，聚类分析更侧重于寻找数据中的相似性和内在结构。
聚类分析的优点之一是可以自动化地进行数据分析。
它不需要预先定义分类标准，而是根据数据本身的特征进行分类。
聚类分析也适用于多种数据类型，如数值型、文本型和图像型数据。
此外，聚类分析还可以用于数据预处理，例如去除重复数据、数据降维等。
然而，聚类分析也存在一些限制。
首先，聚类的结果依赖于选择的聚类算法和距离度量方法。
不同的算法和度量方法可能会得到不同的结果。
其次，聚类结果的解释和解释可能并不直观。
当数据集较大或维度较高时，聚类结果也较难解释。
最后，聚类分析可能受到异常值的影响。
异常值可能会导致聚类结果出现偏差，从而影响数据的准确性。
接下来，我们来看异常检测。
异常检测是识别数据集中的异常点或模式。
异常点是指与其他数据对象明显不同的数据点，而异常模式是指与大多数数据对象显著不同的模式。
异常检测可以帮助我们发现潜在的问题或异常情况，并采取相应的措施。
常用的异常检测方法包括统计学方法、基于距离的方法、基于密度的方法等。
异常检测的一个优点是可以快速发现数据中的异常情况。
与聚类分析不同，异常检测更关注数据中的离群值或异常点。
异常检测也可以应用于多种领域，如金融、网络安全、工业制造等。
此外，异常检测还可以帮助我们识别数据中的缺陷和瑕疵。
然而，异常检测也存在一些挑战。
首先，选择合适的异常检测方法是一个挑战。
数据挖掘的方法有哪些
数据挖掘的方法有哪些
数据挖掘的方法主要包括以下几种：
1.分类：用于将数据分为不同的类别或标签，包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
2.聚类：将数据分为不同的组或簇，根据数据的相似性进行分组，包括k均值聚类、层次聚类等。
3.关联规则：寻找数据中的相关联关系，包括频繁模式挖掘、关联规则挖掘等。
4.异常检测：寻找数据中与正常模式不符的异常值，包括离群点检测、异常检测等。
5.预测建模：利用历史数据进行模型建立，用于预测未来事件的可能性，包括回归模型、时间序列分析等。
6.文本挖掘：从非结构化文本数据中提取有用信息，如情感分析、主题建模等。
7.图像和视觉数据挖掘：从图像和视频数据中提取特征和模式，用于图像处理、目标识别等。
8.Web挖掘：从互联网上的大量数据中发现有价值的信息，包括网页内容挖掘、链接分析等。
9.时间序列分析：研究时间维度上数据的相关性和趋势，包括ARIMA模型、周期性分析等。
10.集成学习：通过结合多个单一模型获得更好的预测性能，如随机森林、Adaboost等。
这些方法常常结合使用，根据具体问题和数据来选择合适的方法。
中医科研中几种常用数据挖掘方法浅析
聚类分析是一种探索性的统计分析方法 ,是在没 有先验知识的情况下对数据资料进行分类 ,其实质就 是按照资料的内在相似或相关程度将数据分为若干个 类别 ,以使得类别内数据的“差异”尽可能小 ,类别间 “差异”尽可能大 。可分为层次聚类法和 非层次聚类 法 。也可按分类目的分为 R 型聚类和 Q 型聚类 。聚 类分析可用于中医证候的研究 ,如刘明[1 ] 等对八纲中 的六纲症状及肾虚症状以及张世筠[2 ] 等对肝证变量的 聚类分析等 。聚类分析还可用来探讨方剂中药物的组 合规律及微量元素含量 、中药指纹图谱等 ,如李国春[3 ] 等对半夏泻心汤临床案例的用药规律等进行了聚类分 析 ;张巧艳[ 4] 等对中药蛇床子中的微量元素进行了聚 类分析 。
中医药的研究中常常运用一些数理统计方法来对 科研结果进行探讨以使数据分析的结果更具客观性 。 多元的统计分析方法主要用来探讨高维数据的内在规 律 ,如研究多元变量间的相互关系 、数据结构和数据简 化等。这些方法在实际运用中各有自已的特色和适用 条件 ,不同研究目的和不同变量类型往往需要不同的 方法 ,只有正确地运用这些先进的方法 ,才能得到准确 的结果 。在一定程度上这种学科的交叉已对中医学的 发展起了相当的推动和促进作用 ,现将一些数理统计 方法在中医药中的运用进行浅析。 1 聚类分析
环境监测数据中的异常数据分析与处理
环境监测数据中的异常数据分析与处理一、引言环境监测是保护和改善环境质量的重要手段，通过对环境中各项指标进行监测和分析，可以及时发现和处理异常情况，保障人类生活和生态环境的健康。
本文旨在介绍环境监测数据中的异常数据分析与处理方法，以提供科学依据和技术支持。
二、异常数据的定义和分类异常数据是指与正常数据相比具有明显偏离的数据点，可能是由于设备故障、人为误操作、环境变化等原因导致的。
根据异常数据的特征和影响程度，可以将其分为以下几类：1. 突变异常：数据点与周围数据相比出现明显的突变，可能是由于设备故障或环境因素突然变化所致。
2. 漂移异常：数据点呈现逐渐变化的趋势，可能是由于设备老化或环境慢性变化导致的。
3. 噪声异常：数据点在正常范围内波动，但存在明显的异常波动，可能是由于设备故障或测量误差引起的。
4. 缺失异常：数据缺失或丢失，可能是由于设备故障或数据采集错误所致。
三、异常数据分析方法1. 数据可视化分析通过绘制数据曲线图、散点图、直方图等可视化图表，可以直观地观察数据的分布和趋势，从而发现异常数据。
常用的数据可视化工具有Matplotlib、Tableau等。
2. 统计分析方法通过统计学方法对数据进行分析，可以计算出数据的均值、方差、标准差等指标，进而判断数据是否异常。
常用的统计分析工具有SPSS、Excel等。
3. 时间序列分析方法对时间序列数据进行分析，可以发现数据的周期性、趋势性和季节性变化，从而判断异常数据。
常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑法等。
4. 数据挖掘方法通过数据挖掘技术，对大量数据进行深入挖掘和分析，可以发现数据之间的关联规律和异常模式。
常用的数据挖掘方法有聚类分析、关联规则挖掘等。
四、异常数据处理方法1. 数据修正对于确定为异常的数据点，可以根据周围数据的趋势和规律进行修正。
修正方法可以通过插值、平滑等数学模型进行处理，以保证数据的连续性和合理性。
2. 数据剔除对于无法修正或修正后仍存在异常的数据点，可以将其剔除。
试验数据异常值的检验及剔除方法
目录摘要...................................................... 错误!未定义书签。
关键词................................................... 错误!未定义书签。
1 引言...................................................... 错误!未定义书签。
2 异常值的判别方法..................................... 错误!未定义书签。
检验（3S）准则........................................ 错误!未定义书签。
狄克松（Dixon）准则.................................. 错误!未定义书签。
格拉布斯（Grubbs）准则.............................. 错误!未定义书签。
指数分布时异常值检验................................. 错误!未定义书签。
莱茵达准则（PanTa）.................................. 错误!未定义书签。
肖维勒准则（Chauvenet）............................. 错误!未定义书签。
3 实验异常数据的处理 .................................. 错误!未定义书签。
4 结束语................................................... 错误!未定义书签。
参考文献.................................................... 错误!未定义书签。
试验数据异常值的检验及剔除方法摘要：在实验中不可避免会存在一些异常数据，而异常数据的存在会掩盖研究对象的变化规律和对分析结果产生重要的影响，异常值的检验与正确处理是保证原始数据可靠性、平均值与标准差计算准确性的前提.本文简述判别测量值异常的几种统计学方法，并利用DPS软件检验及剔除实验数据中异常值，此方法简单、直观、快捷，适合实验者用于实验的数据处理和分析.关键词：异常值检验；异常值剔除；DPS；测量数据1 引言在实验中，由于测量产生误差，从而导致个别数据出现异常，往往导致结果产生较大的误差，即出现数据的异常.而异常数据的出现会掩盖实验数据的变化规律，以致使研究对象变化规律异常，得出错误结论.因此，正确分析并剔除异常值有助于提高实验精度.判别实验数据中异常值的步骤是先要检验和分析原始数据的记录、操作方法、实验条件等过程，找出异常值出现的原因并予以剔除.利用计算机剔除异常值的方法许多专家做了详细的文献[1]报告.如王鑫，吴先球，用Origin 剔除线形拟合中实验数据的异常值；严昌顺．用计算机快速剔除含粗大误差的“环值”；运用了统计学中各种判别异常值的准则，各种准则的优劣程度将体现在下文.2 异常值的判别方法判别异常值的准则很多，常用的有t 检验（3S ）准则、狄克松（Dixon ）准则、格拉布斯（Grubbs ）准则等准则.下面将一一简要介绍. 2.1 检验（3S ）准则t 检验准则又称罗曼诺夫斯基准则，它是按t 分布的实际误差分布范围来判别异常值，对重复测量次数较少的情况比较合理.基本思想：首先剔除一个可疑值，然后安t 分布来检验被剔除的值是否为异常值.设样本数据为123,,n x x x x ，若认j x 为可疑值.计算余下1n -个数据平均值1n x -及标准差1n s -，即2111,1,1n n i n i i j x x s n --=≠=-∑.然后，按t 分布来判别被剔除的值j x 是否为异常值.若1(,)n j x x kn a -->，则j x 为异常值，应予剔除，否则为正常值，应予以保留.其中：a 为显著水平；n 数据个数；(,)k n a 为检验系数，可通过查表得到.2.2 狄克松（Dixon ）准则设有一组测量数据123nx x x x ≤≤≤，且为正态分布，则可能为异常值的测量数据必然出现在两端，即1x 或n x .狄克松给出了不同样本数量n 时检验统计量的计算公式（见表1）.当显著水平a 为1%或5%时，狄克松给出了其临界值1()a n D -.如果测量数据的检验统计量1()a n D D ->，则1x 为异常值，如果测量数据的检验统计量'1()a n D D ->，则n x 为异常值.2.3 格拉布斯（Grubbs ）准则设有一组测量数据为正态分布，为了检验数据中是否存在异常值，将其按大小顺序排列，即123n x x x x ≤≤≤，可能为异常值的测量数据一定出现在最大或最小的数据中.若最小值1x 是可疑的，则检验统计量1()/G x x s =-.式中x 是均值、s 是标准差，即211,n i i x xs n ==∑. 对于检验统计量G ，格拉布斯导出了其统计分布，并给出了当显著水平a 为1%或5%时的临界值(1)()n G n -.(1)()n G n -称格拉布斯系数，可通过抽查表得到.当最小值1x 或最大值n x 对应的检验统计量G 大于临界值时，则认为与之对应的1x 或n x 为可疑异常值，应予以剔除.2.4 指数分布时异常值检验设一组测量数据为指数分布，为了检验数据中是否存在异常值，将其按大小顺序排列，即123n x x x x ≤≤≤.检验最小值或最大值是否为异常值的检验方法如下：当样本量100n ≤时，计算统计量()1/nn n n i i T x x ==∑及(1)11/nn i i T x x ==∑对于给定的显著水平a （通常取）和样本数量n ，通过查表得到()n n T 及(1)n T 分别对应的临界值()(1)n n T a -和(1)()n T a .若()()(1)n n n n T T a >-时，认为n x 为异常值；若(1)(1)()n n T T a <时，认为1x 为异常值. 当样本容量100n >时，计算统计量()111(1)()/()nn n n n i n i E n x x x x --==--+∑及(1)111(1)/()nn i i E n n x x n x ==-+∑. 对于给定显著水平a 和样本数量n ，若11()2,2~2,1(1)(1)n n n n aE F n a --->=--，则判断n x 为异常值；若11(1)2,22,(1)[(1)1]n n n a E F n a --->=---，则判断1x 为异常值. 2.5 莱茵达准则（PanTa ）对于实验数据测出值123,,,,nx x x x ，求取其算术平均值11/ni i x n x ==∑及剩余误差值i i v x x =-，然后求出其均方根偏差21/2(/1)i v n σ=-∑. 判别依据（假设v 服从正态分布）：3i x x σ->，则i x 相对而言误差较大，应舍去； 3i x x σ-≤，i x 为正常数据，应该保留.有概率论统计可知，如果误差服从正要分布，误差大于3σ的观测数据出现的概率小于，相当大于300次观测中有一次出现的可能.莱茵达准则只是进行粗略的剔除，取舍的概率较小，可能将不合理的异常值保留.2.6 肖维勒准则（Chauvenet ）次准则也是建立在实验数据服从正态分布.假设多次测量的n 个测量值中，数据的参与误差i c v Z σ>，则剔除该数据.其中21/2(/1)i v n σ=-∑，样品容量为n 时的判别系数3c Z <，弥补了莱茵达准则的不足，故此准则优胜于莱茵达准则，但条件更为苛刻.3 实验异常数据的处理对于测定中异常数据的处理，必须慎重考虑，不能凭预感任意删除或添加.应该从所学知识上考虑，异常值有时能反映试验中的某些新现象.这类“异常值”正深化人们对客观事物的认识，如果随意删除它，可能深入了解和发现新事物的一次机会，那么对学者深入研究非常可惜.所以对任何异常数据都因首先在技术上寻找原因，如果在技术上发现原因，理应舍去.如在技术上无法作出判断，却可在上述准则中发现其高度异常，也因舍弃.其中，运用DPS 软件进行异常数据的检验与剔除特别方便，而且不许编写程序，它融合了SPSS 表格和EXCELL 表格，操作简单，实用性强.如图一下为DPS 数据处理系统对话框.图一 数据处理系统对话框只要执行菜单命令下的“数据分析——异常值检验”弹出如图二下图的窗口，然后进行选择检验分析方法及显著水平，点击确定即可.图二用户对话框在测定中，有时发现个别数据离群严重，上述检验原则为异常值，但它与其他测定值的差异在仪器的精度范围内，这种数据不应舍去，应予保留.而对于一些分析而言，需要估计总体参数，异常数据一般都要舍去.对于不同的之心度应作相应的处理，则要据实际情况而定.4结束语由上述可知，用DPS软件进行异常值检验和剔除的过程简单、直观、快捷，适用于大众学生进行各实验数据的处理和分析.将此软件运用于实验教学，可以使学生快速准确判断实验结果，也可以提高教学质量.参考文献[1] 王鑫，吴先球．用Origin剔除线形拟合中实验数据的异常值[J]．山西师范大学学报，2003，17(1)，56—57.[2] 严昌顺．用计算机快速剔除含粗大误差的“环值”[J]．计量技术，1994（5），45—47.[3] 苏金明，傅荣华，周建斌．统计软件SPSS系列应用实战篇[M]．电子工业出版社，2002[4] 唐起义．DPS数据处理系统——实验设计、统计分析及数据挖掘[M]．科学出版社，2006[5] 何国伟等编著.误差分析方法．北京：国防工业出版社，1978。
异常分析方法总结
• 将异常分析技术应用于其他领域，如生物信息学、医疗等
• 拓展异常分析的应用范围和领域
异常分析在实际应用中的创新与发展
• 异常分析在实际应用中的创新与发展主要包括智能推荐、风险预警和自动化处理等
• 智能推荐通过分析用户行为数据，提供个性化的商品和服务推荐
• 风险预警通过分析异常模式，提前发现潜在的风险和问题
• 有助于优化业务流程，提高客户满意度
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
CREATE TOGETHER
基于分类的方法
• 通过训练一个分类器来区分正常数据和异常数据
• 适用于数据集较大且异常模式较为明显的情况
⌛️
基于神经网络的方法
• 通过训练一个神经网络来识别异常数据
• 适用于数据集较小且异常模式较为复杂的情况
基于数据挖掘的异常分析方法
基于数据挖掘的异常分析方法主要包括两种
• 基于规则的方法
• 基于序列的方法
S M A RT C R E AT E
异常分析方法总结
CREATE TOGETHER
01
异常分析的基本概念与重要性
异常分析的定义与目的
异常分析可以应用于各种领域
• 金融、电商、医疗、物联网等
• 有助于提高业务效率和降低风险
异常分析是一种数据挖掘技术
• 用于发现数据中的异常模式
• 异常模式通常表示数据中的异常或罕见事件
异常分析在数据质量监控中具有重要意义
• 通过及时发现和处理异常数据，可以提高数据质量
• 有助于确保数据分析结果的准确性和可靠性
异常分析在业务监控和风险预警中具有重要应用
• 通过监测异常模式的变化，可以提前发现潜在的业务问题和风险
掌握数据挖掘的基本方法与技巧
掌握数据挖掘的基本方法与技巧数据挖掘作为一种从大量的数据中发现隐藏模式和关联规律的方法，正在越来越多地被应用于各个领域。
掌握数据挖掘的基本方法与技巧，对于从海量数据中获取有价值信息具有重要意义。
本文将着重介绍数据挖掘的基本方法与技巧，并按类划分为数据预处理、特征选择、分类与聚类三个章节。
一、数据预处理数据预处理是进行数据挖掘前必不可少的一个环节，它的目的是对原始数据进行清洗和转换，以便于后续的分析和建模过程。
数据预处理的技巧主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
1.数据清洗数据清洗是处理缺失值、异常值、噪声等问题的过程。
在实际应用中，往往会遇到缺失值的情况，可以使用均值填充、插值法等方法进行处理；判断异常值可以通过箱线图、3σ原则等进行识别和处理；噪声可以使用平滑滤波、离群点处理等方法进行清洗。
2.数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合的过程。
在进行数据集成时，需要解决数据命名不一致、数据冗余与冗余、数据集成冲突等问题。
可以通过数据转换、数据规约等方法进行处理。
3.数据变换数据变换是将原始数据转化成适合进行挖掘的形式，常见的方法有离散化、归一化、标准化等。
离散化可以将连续属性转化为离散属性，方便进行分析；归一化和标准化则可以将不同尺度的数值属性统一到一个范围内。
4.数据规约数据规约是减少数据集规模的过程，一方面可以加快数据挖掘的速度，另一方面可以减少存储空间。
数据规约的方法主要包括属性选择和数据抽样。
在属性选择时，可以采用信息熵、方差等指标进行评估；在数据抽样时，可以采用随机抽样、分层抽样等方法。
二、特征选择特征选择在数据挖掘过程中具有重要意义，它可以从原始数据集中选取最具有代表性和区分度的特征。
特征选择的技巧主要包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择。
1.过滤式特征选择过滤式特征选择是在特征选择和分类过程之间进行分析，独立于任何特定的学习算法。
常用的过滤式特征选择方法有相关系数、信息增益、卡方检验等。
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第24卷第4期2010年7月甘肃联合大学学报(自然科学版) JournalofGansuLianheUniversity(NaturalSciences)Vol.24No.4 Jul.2010 文章编号:16722691X(2010)0420068204 几种常用的异常数据挖掘方法 王晓燕 (江苏省宿迁广播电视大学,江苏宿迁223800) 摘 要:主要讨论了常用的异常数据挖掘方法,简要地介绍了异常数据挖掘的定义、功能、方法等,详细的介绍了使用统计、距离、偏离技术、密度和高维持数据进行异常数据挖掘的方法并分析了其各自的特点.关键词:异常数据挖掘;异常点数据;方法中图分类号:TP311.13 文献标识码:A 引言 在数据挖掘的过程中,数据库中可能包含一些数据对象,它们与数据的一般行为或模型不一致,这些数据对象被称为异常点,对异常点的查找过程称为异常数据挖掘,一种.例外挖掘、.孤立点可能是,也可能是与实际对应的有意义的事件.从知识发现的角度看,在某些应用里,那些很少发生的事件往往比经常发生的事件更有趣、也更有研究价值,例外的检测能为我们提供比较重要的信息,使我们发现一些真实而又出乎预料的知识.因此,异常数据的检测和分析是一项重要且有意义的研究工作[1,2]. (2)使用有效的方法挖掘异常点数据.对数 据模式的不同定义,以及数据集的构成不同,会导致不同类型的异常点数据挖掘,实际应用中根据. 利用统计学方法处理异常数据挖掘的问题已经有很长的历史了,并有一套完整的理论和方法.统计学的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如正态分布),然后根据模型采用不一致性检验来确定异常点数据.不一致性检验要求事先知道数据集模型参数(如正态分布),分布参数(如均值、标准差等)和预期的异常点数目. “不一致性检验是如何进行的?”一个统计学的不一致性检验检查两个假设:一个工作假设(workinghypothesis)即零假设以及一个替代假设(alternativehypothesis)即对 立假设.工作假设是描述总体性质的一种想法,它认为数据由同一分布模型即H:Oi∈F,i=1,2,…n;不一致性检验验证Oi与分布F的数据相比是否显著地大(或者小).如果没有统计上的显著证据支持拒绝这个假设,它就被保留.根据可用的关于数据的知识,不同的统计量被提出来用作不一致性检验.假设某个统计量T被选择用于不一致性检验,对象Oi的该统计量的值为Vi,则构建分布T,估算显著性概率SP(Vi)=Prob(T>Vi).如果某个SP(Vi)足够的小,那么检验结果不是统计显著的,则Oi是不一致的,拒绝工作假设,反之,不能拒绝假设. 异常数据挖掘的简介 异常数据挖掘有着广泛的应用,如欺诈检测,用异常点检测来探测不寻常的信用卡使用或者电信服务;预测市场动向;在市场分析中分析客户的极低或极高消费异常行为;或者在医疗分析中发现对多种治疗方式的不寻常的反应等等.通过对这些数据进行研究,发现不正常的行为和模式,有着非常重要的意义. 对异常点数据的挖掘可以描述如下:给定一个n个数据点或对象的集合,以及预期的异常点的数目k,目标是:发现与剩余的数据相比是显著相异的、异常的或者不一致的头k个对象.异常点数据挖掘的任务可以分成两个子问题: (1)给出已知数据集的异常点数据的定义; 收稿日期:2010205211. 作者简介:王晓燕(19802),女,江苏泗洪人,宿迁市广播电视大学讲师,硕士,主要从事数据库研究.
第4期王晓燕:几种常用的异常数据挖掘方法 69 对立假设是描述总体性质的另外一种想法,认为数据Oi来自另一个分布模型G.对立假设在决定检验能力(即当Oi真的是异常点时工作假设被拒绝的概率)上是非常重要的,它决定了检验的准确性等. 目前利用统计学研究异常点数据有了一些新的方法,如通过分析统计数据的散度情况,即数据变异指标,来对数据的总体特征有更进一步的了解,对数据的分布情况有所了解,进而通过数据变异指标来发现数据中的异常点数据.常用的数据变异指标有极差、四分位数间距、均差、标准差、变异系数等等,变异指标的值大表示变异大、散布广;值小表示离差小,较密集. “用统计学的方法检测异常点数据的有效性如何呢?”一个主要的缺点是绝大多数检验是针对单个属性的,而许多数据挖掘问题要求在多维空间中发现异常点数据.而且,,.多情况下,分布检验时,数据被发现,或者观察到的分布不能恰当地被任何标准的分布来模拟. 基于距离的方法 为了解决统计学带来的一些限制,引入了基于距离的异常点检测的概念. “什么是基于距离的异常点检测?”如果数据集合S中独享至少有p部分与对象o的距离大于d,则对象o是一个带参数的p和d的基于距离的 (DB)的异常点,即DB(p,d)[3].换句话说,不依 对象的数目.当k增加时,基于索引的算法具有良好的扩展性. 嵌套-循环算法(Nested-loop):嵌套-循环算法和基于索引的算法有相同的计算复杂度,但是它避免了索引结构的构建,试图最小化I/O的次数.它把内存的缓冲空间分为两半,把数据集合分为若干个逻辑块.通过精心选择逻辑块装入每个缓冲区域的顺序,I/O效率能够改善. 基于单元的算法(cell-based):在该方法中,数据空间被划为边长等于d/(23k1/2)的单元.每个单元有两个层围绕着它.第一层的厚度是一个单元,而第二层的厚度是[23k1/2-1].该算法逐个单元地对异常点计数,而不是逐个对象地进行计数.对于一个给定的单元,它累计三个计数——(),单元和第一(),单元和目(cell_+).该算法将对数据集的每一个元素进行异常点数据的检测改为对每一个单元进行异常点数据的检测,它提高了算法的效率.它的算法复杂度是O(ck+n),这里的c是依赖于单元数目的常数,k是维数.它是这样进行异常检测的:若cell_+_1_cell_count>M,单元中的所有对象都 不是异常;若cell_+_2_cell_count<=M,单元中的所有对象都是异常;否则,单元中的数据某一些可能是异常.为了检测这些异常点,需要逐个对象加入处理. 基于距离的异常数据挖掘方法要求用户设置参数p和d,而寻找这些参数的合适设置可能涉及多次试探和错误[4]. 基于偏差的方法 基于偏差的异常数据挖掘方法不采用统计检验或者基于距离的度量值来确定异常对象,它是模仿人类的思维方式,通过观察一个连续序列后,迅速地发现其中某些数据与其它数据明显的不同来确定异常点对象,即使不清楚数据的规则.基于偏差的异常点检测常用两种技术:序列异常技术和OLAP数据立方体技术.我们简单介绍序列异常的异常点检测技术. 序列异常技术模仿了人类从一系列推测类似的对象中识别异常对象的方式.它利用隐含的数据冗余.给定n个对象的集合S,它建立一个子集合的序列,{S1,S2,….,Sm},这里2≤m≤n,由此,求出子集间的偏离程度,即“相异度”.该算法 赖于统计检验,我们可以将基于距离的异常点看 作是那些没有“足够多”邻居的对象,这里的对象是基于距给定对象的距离来定义的.与基于统计的方法相比,基于距离的异常点检测拓广了多个标准分布的不一致性检验的思想.基于距离的异常点检测避免了过多的计算. 目前比较成熟的基于距离的异常数据挖掘的算法有: 基于索引的算法(Index-based):给定一个数据集合,基于索引的算法采用多维索引结构R-树,k-d树等,来查找每个对象在半径d范围内的邻居.假设M为异常点数据的d-领域内的最大对象数目.如果对象o的M+1个邻居被发现,则对象o就不是异常点.这个算法在最坏情况下的复杂度为O(k3n2),k为维数,n为数据集合中
甘肃联合大学学报(自然科学版) 第24卷70 从集合中选择一个子集合的序列来分析.对于每个子集合,它确定其与序列中前一个子集合的相异度差异.光滑因子最大的子集就是异常数据集.这里对几个相关概念进行解释: (1)异常集:它是偏离或异常点的集合,被定义为某类对象的最小子集,这些对象的去除会产生剩余集合的相异度的最大减少. (2)相异度函数:已知一个数据集,如果两个 Distance):对象p的局部可达密度为对象p与它 的MinPts-邻域的平均可达距离的倒数.对象p的局部异常因子表示p的异常程度,局部异常因子愈大,就认为它更可能异常;反之则可能性小.簇内靠近核心点的对象的LOF接近于1,那么不应该被认为是局部异常.而处于簇的边 缘或是簇的外面的对象的LOF相对较大[6]. 高维数据的方法 以上几种异常数据挖掘算法一般都是在低维数据上进行的,对于高维数据的效果并不是很好,基于这个原因,Aggarwal和Yu[10]提出一个高维数据异常检测的方法.它把高维数据集映射到低维子空间,根据子空间映射数据的稀疏程度来确定异常数据是否存在. :首先.所,f=1/φ的数据点.然后在数据集的k维子空间中的每一维上各取一个等深度区间,组成一个k维立方体,则立方体中的数据映射点数为一个随机数ξ.设n(D)为k维立方体D所包含点数,N为总的点数.定义稀疏系数 s(D)如式(1)所示: s(D)= .kk f(1-f) k 对象相似,相异函数返回值较小,反之,相异函数返回值较大;一个数据子集的计算依赖于前个子集的计算. (3)基数函数:数据集、数据子集中数据对象的个数. (4)光滑因子:从原始数据集中去除子集,相异度减小的两度,光滑因子最大的子集就是异常点数据集. 通常为O(n),n,的特性,,因而相异函数的定义较为复杂,对现实复杂数据的效果不太理想[5]. 基于密度的方法 基于密度的异常数据挖掘是在基于密度的聚类算法基础之上提出来的.它采用局部异常因子来确定异常数据的存在与否. 它的主要思想是:计算出对象的局部异常因子,局部异常因子愈大,就认为它更可能异常;反之则可能性小. 下面介绍几个概念: (1)对象p的k-距离(k-distance):对任意的自然数k,定义p的k-距离(k-distance(p)),为p和某个对象o之间的距离,这里的o满足:至 )≤少存在k个对象o′∈D\{p},使得d(p,o′ d(p,o),并且至多存在k-1个对象o′∈D\{p}, )(2)对象p的k-距离邻域(Nk-distance): (1) s(D)为负数时,说明立方体D中数据点低于期望值,s(D)越小,说明该立方体中数据越稀疏. 数据空间的任一模式可以用m1m2…mi来表示.mi指此数据在第i维子空间映射区间,可以取值1到φ,或者3(3表示可以为任意映射值).异常检测问题可以转化成为寻找映射在k(k作为参数输入)维子空间上的异常模式以及符合这些异常模式的数据. 高维数据中寻找异常模式是非常困难的.一个简单办法是对所有数据维进行组合,来搜索可能异常模式,但是效率极其低下. 给定p的k-距离k-distance(p),p的k-距离邻域包含所有与p的距离不超过k-distance(p)的对象.