物联网与数据挖掘习题答案第10章 课后习题.docx

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1、10-1异常检测的目的是什么？其在我们的日常生产生活中有何用途?异常检测是一种数据分析技术，其目的是从数据中寻找那些与预期模式不一致的样本, 即异常样本。异常检测在许多领域中都有着广泛的应用，例如，工业制造领域，可以于检测 设备故障、产品缺陷等异常情况，提高生产效率和产品质量；金融领域，用于检测欺诈、异 常交易等不正常的行为，保护用户的资金安全；网络安全领域，用于检测恶意攻击、异常访 问等网络安全事件，保障网络的安全性和可靠性；医疗保健领域，用于检测疾病、异常生理 指标等异常情况，提供个性化的医疗服务。10-2简述异常检测方法分类。异常检测是指从数据中寻找那些与预期模式不一致的样本。根据异常检

2、测的输入数据类 型、异常定义方式、算法实现方式等不同，可将异常检测方法分为多个类别。常见的异常检 测方法分类为：基于统计模型的异常检测方法；基于机器学习的异常检测方法；基于聚类的 异常检测方法；基于深度学习的异常检测方法；基于时序模型的异常检测方法。10-3简述基于统计检验的异常检测方法。基于统计检验的异常检测方法是一种常用的异常检测方法。它的基本思想是，假设观测 数据是由一个已知的分布生成的，如果某个样本与该分布的概率太小，则被认为是异常数 据。常用的统计检验方法有：基于概率分布的方法，假设数据服从某种概率分布，比如高斯分布、泊松分布等，通过 计算每个数据点在该分布下的概率来判断其是否为异常

3、值。基于假设检验的方法，通过假设数据是由一个特定的分布生成的，然后对数据进行假设 检验，如果假设被拒绝，则该数据点被认为是异常值。基于距离的方法，基于样本之间的距离来判断某个样本是否为异常值，比如，局部异常 因子算法将每个样本与其最近的k个邻居的距离相比较，如果距离过大，则该样本被认为是 异常值。基于聚类的方法，将数据聚类为不同的簇，然后通过计算每个数据点到其所属簇的中心 的距离来判断其是否为异常值。10-4简述孤立森林算法的基本思想和主要步骤。它的基本思想是将正常数据和异常数据分离开来，并使用随机化的方法来生成森林来判 断新数据是否为异常数据。与其他基于距离、概率分布等的异常检测算法相比，孤

4、立森林算 法可以处理高维数据，并且在处理大规模数据时有很好的效率。算法的主要步骤如下：(1)随机选择一个数据特征，并随机选择一个特征值，将数据集划分为两部分。如果数 据集中的数据点在该特征上的取值小于选定的特征值，则将其划分到左子树，否则将其划分 到右子树。(2)对每个子树重复步骤1,直到每个叶子节点都只包含一个数据点或者达到了事先设 置的最大深度。(3)通过计算一个数据点在所有树中的平均深度来判断该数据点是否为异常值。由于正 常数据点更容易被随机选择的特征和特征值分离开来，因此正常数据点在树中的深度较浅, 而异常数据点在树中的深度较深。因此，若一个数据点的平均深度较大，则被认为是异常值。10

5、-5简述LOF算法的基本思想和主要步骤。LOF (Local Outlier Factor)算法是一种基于密度的异常检测算法。其基本思想是将一个 数据点的异常程度定义为其周围邻居点的密度相对于该点密度的比值。该算法可以有效地识 别局部异常点，且不受全局数据分布的影响。LOF算法的主要步骤，参见1053小节。10-6试编程实现孤立森林算法，并将其应用于随机生成的数据集进行异常检测，或者从 ODDS官网上下载异常检测数据集ODDS进行异常检测。参阅代码实现：sklearn.ensemble import IsolationForest10-7试编程实现LOF算法，并将其应用于随机生成的数据集进行异常检测，或者下载异常 检测数据集ODDS进行异常检测。参阅代码实现：skleam.ensemble import LocalOutlierFactor10-8试编程实现基于自编码器网络的异常检测模型，并变化自编码器网络的隐含层的个数 和隐含层神经元的个数，观察与分析实验结果。结合教材第9章中的神经网络的内容实现自编码器。10-9试编程实现基于自回归模型的时序异常检测方法。参考教材第1072小节中的自回归模型公式。10-10试编程实现基于长短时记忆网络的时序异常检测方法。结合教材第9章中的LSTM实现进行处理。