异常:使用多元高斯核进行简单的异常检测 源码

N维数据中的半监督异常检测。 概括 使用半监督学习和Python,在给出具有大部分有效示例的数据集的情况下,我们使用高斯模型和多元高斯模型学习点的分布。 然后,我们可以将点标记为异常或不使用经过训练的模型。 该算法的监督部分是指定用于标记点的阈值。 数字 下面显示的图形代表高斯模型(顶部)和多元高斯模型(底部)。 两种模型都使用相同的输入数据进行了训练。 图例: x和y轴-2D空间中的数据点 蓝点-用于构建模型的输入数据红点-二维空间中标记为异常的点黄点-二维空间中标记为有效的点 s Rados Jovanovic-初始工作 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息,请参阅文件