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...
GMM-KMeans异常检测对于一维时间序列数据,使用GMM和K-means算法检测离群值。对一维时间序列数据,采用GMM和K-Means算法进行异常点检测。
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...
(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...
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...
(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...