異常檢測

在數據挖掘中 ， 異常檢測  對不符合預期模式或數據集中其他項目的項目 、 事件或觀測值的識別 。 通常異常項目會轉變成 、 結構缺陷 、 醫療問題 、 文本錯誤等類型的問題 。 異常也被稱爲離群值 、 新奇 、 噪聲 、 偏差和例外 。 特別是在檢測濫用與網絡入侵時 ， 有趣性對象往往不是罕見對象 ， 但卻是超出預料的突發活動 。 這種模式不遵循通常統計定義中把異常點看作是罕見對象 ， 於是許多異常檢測方法 （ 特別是無監督的方法 ） 將對此類數據失效 ， 除非進行了合適的聚集 。 相反 ， 聚類分析算法可能可以檢測出這些模式形成的微聚類 。 有三大類異常檢測方法 。 在假設數據集中大多數實例都是正常的前提下 ， 無監督異常檢測方法能通過尋找與其他數據最不匹配的實例來檢測出未標記測試數據的異常 。 監督式異常檢測方法需要一個已經被標記 “ 正常 ” 與 “ 異常 ” 的數據集 ， 並涉及到訓練分類器 （ 與許多其他的統計分類問題的關鍵區別是異常檢測的內在不均衡性 ） 。 半監督式異常檢測方法根據一個給定的正常訓練數據集建立一個表示正常行爲的模型 ， 然後檢測由學習模型生成的測試實例的可能性 。