(1)了解 KMeans、PCA 算法,了解算法的基本原理 (2)运用 KMeans 算法完成异常点检测1.3 实验环境 可以使用基于 Python 的 Numpy 等库进行数据处理,使用 sklearn 等框架建立深度学习模型,使用过程中请注意 Python 包(库)的版本。1.4 参考资料 sklearn :https://sklearn.apachecn.org/ numpy : https://www.nu...
(2)运用 KMeans 算法完成异常点检测1.3 实验环境 可以使用基于 Python 的 Numpy 等库进行数据处理,使用 sklearn 等框架建立深度学习模型,使用过程中请注意 Python 包(库)的版本。1.4 参考资料 sklearn :https://sklearn.apachecn.org/ numpy : https://www.numpy.org/2...
(1)了解 KMeans、PCA 算法,了解算法的基本原理 (2)运用 KMeans 算法完成异常点检测1.3 实验环境 可以使用基于 Python 的 Numpy 等库进行数据处理,使用 sklearn 等框架建立深度学习模型,使用过程中请注意 Python 包(库)的版本。1.4 参考资料 sklearn :https://sklearn.apachecn.org/ numpy : https://www.nu...
(1)了解 KMeans、PCA 算法,了解算法的基本原理 (2)运用 KMeans 算法完成异常点检测1.3 实验环境 可以使用基于 Python 的 Numpy 等库进行数据处理,使用 sklearn 等框架建立深度学习模型,使用过程中请注意 Python 包(库)的版本。1.4 参考资料 sklearn :https://sklearn.apachecn.org/ numpy : https://www.nu...
自动异常检测具有广泛的应用,例如信用卡欺诈检测、系统健康监测、故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。1.2 实验要求 (1)了解 KMeans、PCA 算法,了解算法的基本原理 (2)运用 KMeans 算法完成异常点检测1.3 实验环境 可以使用基于 Python 的 Numpy 等库进行数据处理,使用 sklearn 等框架建立深度学习模型,使用过...
我们使用 KMeans 聚类方法完成检测,在 Kmeans 方法中,每个数据点具有两个属性: 该点所属的簇 该点与各个簇中心点的距离 我们希望每一个点找到距离自己最近的簇,而且不同簇之间距离尽量大。因此出现了 KMeans 的分步优化的方法: 第一步根据当前各个簇中心,计算每个数据点与各个簇中心的距离,将该点划分为距离簇...