# 基于聚类的离群点检测：一种高效的分析方法
离群点检测（Outlier Detection）是一种在数据分析和机器学习中至关重要的任务。它的目的是识别那些在数据集中显著不同于其他数据点的个体。在许多实际应用中，例如金融欺诈检测、网络安全、社交网络分析等，离群点可能意味着重要的信息或潜在的风险。
在这篇文章中，我们将探讨基于聚类的离群点检测方法，使用 Python 进行实现，并展示相关代码示例
目录前言一、对Iris数据集应用kmeans聚类方法进行离群点检测，并分别采用tsne、MDS、Isomap和PCA降维将原数据降到2维并在新数据中标出离群点1.1 数据准备1.2 离群点检测1.3 在降维后的数据上显示离群点二、使用Kmeans聚类、DBCAN聚类和BIRCH聚类方法分别对去除离群点前后的数据集进行聚类，最后通过比较他们的NMI值确定聚类效果的好坏2.1 设置Kmeans聚类、
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2023-10-01 11:46:32
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如果需要对检测器获取的关键点做分类的话，还需要了解特征工程相关算法，这也是为什么博主把该算法放到关键点检测专栏。本篇文章会把KNN相关的绝大部分内容过一遍，直接开始吧。什么是KNN？根据你相邻的K个对象的类别，推断出你的类别。之所以会用到KNN，是因为其伟大且渺小。虽然算法简单，但精确度真的很高。算法具体原理第一步：计算距离(欧氏距离或马氏距离)，确定待分类的点的每一个特征与其他点的每一个特征的距
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2024-01-30 06:26:16
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一 理解描述： 离群点检测，是发现于大部分其他对象显著不同的对象。大部分分析都会把这些差异信息丢弃，然而在一些场景中，这些数据可能存在巨大的价值应用范围： 诈骗检测；贷款审批；电子商务；网络入侵；天气预报等领域二 离群点成因及类型成因： 数据取值来源不同；自然变异造成；数据测量不准；收集误差 离群点的类型：分类标准分类标准分类描述数据范围全局离群点和局部离群点离群特征是从局部和总体来看的，可用二维
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2023-11-05 07:47:04
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在一组平行测定中，若有个别数据与平均值差别较大，则把此数据视为可疑值，也称离群值。 如果统计学上认为应该舍弃的数据留用了，势必会影响其平均值的可靠性。相反，本应该留用的数 据被舍弃，虽然精密度提高，但却夸大了平均值的可靠性。1 离群值检验方法简介设有一组正态样本的观测值，按其大小顺序排列为x1，x2，x3，……，xn。其中最小值x1或最大值xn为离群值(xout)。对于离群值的统计检验，大都是建立
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2023-08-02 23:26:55
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DBSCANThe DBSCAN 算法将聚类视为被低密度区域分隔的高密度区域。由于这个相当普遍的观点， DBSCAN发现的聚类可以是任何形状的，与假设聚类是 convex shaped 的 K-means 相反。 DBSCAN 的核心概念是 core samples, 是指位于高密度区域的样本。 因此一个聚类是一组核心样本，每个核心样本彼此靠近(通过一定距离度量测量) 和一组接近核心样本的非核心样
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2024-05-16 09:54:44
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离群点检测常用方法一、基于统计的方法统计学方法是基于模型的方法，其首先给待检测数据集预设一个模型，然后将数据集中对象与预设模型的拟合程度来检测数据集中的离群点。基于统计学的离群点检测方法大多都基于构建一个概率分布模型，并考虑数据集中对象与该概率分布模型相符合的程度。定义1.基于统计学方法的离群点定义离群点是一个对象，关于数据的概率分布模型，它具有低概率。概率分布模型通过估计用户指定的分布参数，由数
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2024-01-27 12:22:48
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离群点检测问题一:如何根据客户的消费记录记录检测是否为异常刷卡消费?问题二:如何检测是否有异常订单?这一类问题可以通过异常点来检测离群点检测是数据挖掘中重要的一部分,它的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象,大部分数据挖掘方法都将这种差异信息视为噪声而丢弃,然而在一些应用中,罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值,在数据散步图中,因为离群点的属性值明显偏离期望的或常见的属性值,所以离群点检测也称偏
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2023-12-21 12:16:17
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一、引言就餐饮企业而言，经常会碰到如下问题。1）如何根据客户的消费记录检测是否为异常刷卡消费？2）如何检测是否有异常订单？这类异常问题可以通过离群点检测来解决。离群点检测的任务是发现与大部分其他对象显著不同的对象。大部分数据挖掘方法都是将这种差异信息视为噪声而丢弃，然而在一些应用中，罕见的数据可能蕴含着更大的研究价值。在上面的数据散布图中，离群点远离其他数据点。因为离群点的属性值明显偏离期望的或常
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2023-12-18 11:03:54
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# Python离群点检测
## 概述
在数据分析和机器学习中，离群点检测是一项重要任务。离群点是指与大多数数据样本具有明显差异的数据点。这些离群点可能是由于测量误差、异常行为或其他原因引起的。离群点检测的目标是识别和分析这些异常数据点，以便更好地理解和处理数据集。
Python是一种流行的编程语言，拥有丰富的数据分析和机器学习库，使得离群点检测变得简单和高效。本文将介绍一些常用的离群点检测算
原创
2024-01-21 06:12:15
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离群点检测（Outlier Detection）是数据科学与机器学习领域中的重要课题，旨在识别与大多数数据点显著不同的数据点。Python在这方面提供了很多强大而灵活的库与工具，让我们能有效地进行离群点检测。接下来，我们将系统性地探讨“离群点检测Python” 的几个关键方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展。
### 版本对比与兼容性分析
在离群点检测框架的演
离群点检测（outlier detection）在很多领域都具有广泛的应用。离群点检测算法也各种各样，各种类型各种算法难以计数。我的研究是提出新的效能更好的离群点检测算法（模型）。离群点检测整体我认为包含有3部分，分别是：数据集，模型，结果。最近一段时间（一个月左右）将全部关注自己整体逻辑的构建与完善。分别从3点出发，逐步理解和完善通这个架构。一、数据集离群点检测所用的数据集一般包含有合成数据集与
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2024-04-12 17:15:07
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基于聚类的离群点检测：算法核心 计算离群点得分。1、选择聚类算法进行聚类，找到各簇质心；2、计算个对象到最近质心的距离；3、计算各对象到它的最近质心的相对距离；4、与给定的阈值作比较，选出离群点。python 例子：1 import numpy as np
2 import pandas as pd
3
4 inputfile = '.../data/consump
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2023-05-29 16:14:23
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星星在天空中聚集或分散，呈现出自然的分布。在统计学中，K-均值法是一种著名的聚类技术，可以识别出不同的聚类。而高斯混合模型（GMM）则提供了另一种视角，假设星星可能遵循多个不同的高斯分布。与 K-均值法相比，GMM 更具灵活性，因为 K-均值法只是 GMM 的一种特例。GMM 是由杜达和哈特在 1973 年的论文中提出的无监督学习算法。如今，GMM 已被广泛应用于异常检测、信号处理、语言识别以及音
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。离群点是什么？ 异常对象被称作离群点。异常检测也称偏差检测和例外挖掘。孤立点是一个明显偏离与其他数据点的对象,它就像是由一个完全不同的机制生成的数据点一样。离群点检测是数据挖掘中重要的一部分，它的任务是发现与大部分其
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2024-04-29 17:53:54
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# 离群点检测与Python实现
离群点（Outlier）是指在数据集中显著偏离其他观测值的样本，这些数据点通常会影响统计分析结果和机器学习模型的性能。因此，离群点检测在数据预处理环节非常重要。本文将介绍几种常用的离群点检测方法，并提供对应的Python代码示例，以便于读者更好地理解这一概念。
## 离群点检测方法
1. **基于标准差的方法**
这种方法假设数据呈正态分布，如果一
1. 前言数据集为电商真实订单数据经过处理后的RFM数据，来源为本人的文章 《利用Python实现电商用户价值分层（RFM模型与基于RFM的K-Means聚类算法）》 中第五小结聚类中的k_data。在该文章中并没有对离群点进行检测，所以在本文中，将使用K-Means检测其离群点。2.代码2.1 数据转换载入数据import numpy as np
import pandas as pd
impo
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2023-10-09 00:07:25
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在《新奇检测Novelty Detection》我们已经介绍了关于异常检测的基本理论、方法和基于python算法one-class SVM实现其中新奇检测的基本逻辑。本篇介绍异常检测的另外一个主题——离群点检测。 离群点检测是异常值检测的一种，其思路与新奇检测一致；区别在于离群点检测的原始观测数据集中已经包含异常值，而新奇检测则不包括。 以下是利用Python中SKlearn机器学习库的Elli
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2024-05-26 16:45:51
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大家好，我是东哥。本篇介绍一个经典的异常检测算法：局部离群因子(Local Outlier Factor)，简称LOF算法。一、背景Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et. al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法
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2024-08-08 13:34:18
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LOF 算法背景：基于密度的离群点检测方法的关键步骤在于给每个数据点都分配一个离散度，其主要思想是：针对给定的数据集，对其中的任意一个数据点，如果在其局部邻域内的点都很密集，那么认为此数据点为正常数据点，而离群点则是距离正常数据点最近邻的点都比较远的数据点。通常有阈值进行界定距离的远近。在基于密度的离群点检测方法中，最具有代表性的方法是局部离群因子检测方法 (Local Outlier Facto
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2024-03-12 21:15:22
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