【发布时间】:2018-06-12 00:36:30
【问题描述】:
根据 Andrew Ng 的 coursera 讲座,异常检测算法之一是使用多元高斯构造概率密度。
如果数据显示集群结构(不是单个块)怎么办?在这种情况下,我们是否会求助于无监督聚类来构建密度?如果是,该怎么做?有没有其他系统的方法来发现这种情况是否存在?
【问题讨论】:
标签: machine-learning cluster-analysis anomaly-detection
根据 Andrew Ng 的 coursera 讲座,异常检测算法之一是使用多元高斯构造概率密度。
如果数据显示集群结构(不是单个块)怎么办?在这种情况下,我们是否会求助于无监督聚类来构建密度?如果是,该怎么做?有没有其他系统的方法来发现这种情况是否存在?
【问题讨论】:
标签: machine-learning cluster-analysis anomaly-detection
您可以只使用常规 GMM 并使用可能性阈值来识别异常值。不能很好地拟合模型的点是异常值。
只要你的数据真的是由高斯组成,这就可以了。
此外,集群相当昂贵。通常直接使用 KNN 或 LOF 或 LOOP 等非参数异常值模型会更快。
【讨论】: