异常值检测的常用算法
异常值检测是数据分析中的一个重要环节，它旨在识别数据集中的异常或者离群点。这些异常值可能是由于输入错误、测量误差或者其他原因产生的，它们可能会影响数据分析的结果。因此，了解并掌握异常值检测的常用算法是非常重要的。以下是几种常见的异常值检测算法：
1.基于统计的方法
基于统计的方法是一种常见的异常值检测方法，它依赖于数据集服从某种分布（如正态分布、泊松分布及二项式分布等）或概率模型的假设。通过判断某数据点是否符合该分布/模型（即通过小概率事件的判别）来实现异常值检测。例如，当数据点与均值差距大于两倍或三倍方差时，可以认为该点为异常点。
2.基于聚类的方法
基于聚类的异常值检测方法通常依赖于下列假设：正常数据实例属于数据中的一个簇，而异常数据实例不属于任何簇；正常数据实例靠近它们最近的簇质心，而异常数据离它们最近的簇质心很远；正常数据实例属于大而密集的簇，而异常数据实例要么属于小簇，要么属于稀疏簇。通过将数据归分到不同的簇中，异常数据则是那些属于小簇或者不属于任何一簇或者远离簇中心的数据。
3.Isolation
Forest
(孤立森林)
Isolation
Forest
是一种基于随机森林的异常值检测算法。它的基本思想是通过构建随机森林来实现异常值检测。通过对特征进行随机划分，建立随机森林，将经过较少次数进行划分就可以划分出来的点认为是异常点。
4.OneClass
SVM
(单类支持向量机)
OneClass
SVM
是一种无监督学习算法，它可以用于检测未知数据中的异常值。在这种方法中，你需要定义一类正例（positive），然后算***尝试最大化正例内部的间隔，同时最小化正例和负例之间的间隔。这样，那些位于决策边界附近的点就被认为是异常点。
5.Local
Outlier
Factor
(局部异常因子)
Local
Outlier
Factor（LOF）算法是一种基于密度的异常值检测算法。它计算每个样本点的局部达到因子（Local
Reachability
Density,
LRD）和局部异常因子（Local
Outlier
Factor,
LOF）。如果一个样本点的LOF值大于1，则认为它是异常点。LOF算法可以处理局部异常问题。
6.使用3sigma原则
3sigma原则是一种基于统计的方法来识别异常值。它定义了一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍的值。
以上就是几种常见的异常值检测算法，每种算法都有其适用的场景和优缺点。在实际应用中，可以根据数据的特性和需求选择合适的算法来进行异常值检测。
