变分自编码器是一种基于概率模型的无监督学习方法，可以通过学习数据的潜在分布来实现异常检测。在异常检测中，可以将变分自编码器作为一种生成模型，通过计算输入数据的重构误差和潜在变量的KL散度来判断样本是否异常。如果样本的重构误差和KL散度都超过了某个阈值，则可以将其判定为异常样本。变分自编码器可以通过随机采...
InterFusion是第一个多维时间序列无监督异常检测算法,该算法使用层次变分自编码机、显式低维互度量和时间嵌入层来联合学习稳健的多维时间序列表示。该方法使用三种设计:层次结构:两视图嵌入和预过滤策略,来解决学习正常多维时间序列模式进行异常检测的挑战; 该论文提出了一种新的基于MCMC的多维时间序列异常解释方法,并定义...
我们还将应用可以检测局部异常值的聚类技术20。一种天真的方法是使用k-means算法21对事务进行聚类,并将远离聚类中心的点视为异常值(表4)。 我们获得了很好的检测率。但是,误报的数量很多。原因是k-means算法对异常值极为敏感,这对集群配置有很大影响。因此,应声明为异常值的数据点将被群集屏蔽。因此,我们需要使用...
本文提出一种新的无监督时间序列异常检测方法,此方法基于Seq2Seq模型,利用Bi⁃LSTM深度自编码器对序列的重建效果来发现异常序列。异常序列的发现取决于模型对原始序列的重建效果,该方法能更好地挖掘时间序列中的异常序列模式。通过在空气质量数据上的实验,证明了该方法的可行性,模型初步达到了不错的检测效果,为时间序...
无需标记异常样本,对新颖异常有较好鲁棒性:与监督学习方法不同,异常检测方法通常无需事先标记异常样本,因此可以适应未知的新颖异常情况,并具备一定的鲁棒性。 6.3 缺点 高维数据面临"维度灾难"问题:在处理高维数据时,由于数据稀疏性增加,异常检测算法可能面临"维度灾难"的问题,即算法的性能受到维度增加的限制。
意大利国家研究理事会法布里奇奥·鲁杰里(Fabrizio Ruggeri)教授近期分享了关于检测异常的无监督统计工具,包括洛伦兹曲线、structural topic modelling和秩方法等。(本文整理于清华大学统计学论坛2023年9月25日意大利国家研究理事会法布里奇奥·鲁杰...
1.1基于密度估计的方法 基于密度估计的无监督学习方法是一种常见的异常检测方法，其基本思想是通过对数据的密度分布进行建模，从而识别出密度较低的样本作为异常。常见的密度估计方法包括高斯混合模型、核密度估计等。这些方法不需要标记好的异常数据，可以自动发现数据中的异常模式。1.2基于聚类的方法 聚类方法也被广泛...
异常检测在实体监控中至关重要，特别对于多维时间序列数据。KDD 2021的应用论文提出了一种无监督方法InterFusion，针对多维时间序列进行异常检测。InterFusion通过变分自编码机（VAE）对多维时间序列数据中的正态模式进行建模，同时结合马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法解释多维时间序列的异常结果。实验在四个来自不...
无监督的方法 统计方法是用于离群检测的最早算法。我们将从异常检测特定算法开始 -多变量离群检测和BACON *离群检测。这些方法的一个很大的优点是它们的计算效率非常高,因此很容易将它们应用于大型数据集14。我们用六个主要成分获得了最佳结果,其中高点 - 双相关系数(V11,V12,V14,V16,V17,V18)为特征。我们使用...
为提高数据流上多维序列异常检测性能,提出一种新型无监督快速和准确异常检测(fast and accurate anomaly detection,FAAD)方法,该方法包括3种算法。首先,采用一种“信息计算和最小生成树聚类”(information calculation and minimum spanning tree cluster...