python svm离群点检测算法

判断一组数据异常值的方法异常值是指在数据集中与其他数据有明显差异的值。

识别和处理异常值对于数据分析和建模非常重要，因为异常值可能会导致模型的不准确性和偏差。

本文将介绍一些常用的方法来判断一组数据中的异常值。

1. 箱线图法箱线图是一种常见的统计图表，用于显示数据的分布情况。

通过箱线图，我们可以直观地看出数据集的中位数、上下四分位数和异常值的存在。

如果数据点位于上下四分位数之外的1.5倍四分位距之外，那么它被认为是异常值。

2. Z-score法Z-score是一种常用的统计方法，用于衡量一个数据点与整个数据集的差异程度。

计算Z-score需要知道数据集的均值和标准差。

如果某个数据点的Z-score超过了给定的阈值（通常是2或3），那么它被认为是异常值。

3. 离群点检测算法离群点检测算法是一种基于统计学和机器学习的方法，用于发现数据集中的异常值。

常用的离群点检测算法包括LOF（局部异常因子）、Isolation Forest（孤立森林）和One-class SVM（单类支持向量机）等。

这些算法通过计算数据点与其他数据点之间的距离或相似度来判断异常值。

4. 数据分布检验数据分布检验是一种基于统计假设的方法，用于判断数据集是否符合特定的分布。

如果数据集与假设的分布不一致，那么其中的数据点可能是异常值。

常用的数据分布检验方法包括K-S检验、卡方分布检验和Lilliefors检验等。

5. 数据可视化数据可视化是一种直观的方法，用于发现数据集中的异常值。

通过绘制数据点的散点图、直方图或密度图，我们可以观察到数据的分布情况和异常值的存在。

对于二维或多维数据，我们可以使用散点矩阵图或平行坐标图来识别异常值。

6. 领域知识和业务理解除了统计方法和机器学习算法，领域知识和业务理解也是判断异常值的重要手段。

对于特定的领域或业务场景，我们可以根据经验和专业知识来判断数据的合理性和异常性。

例如，在股票交易中，异常的交易量或价格波动可以被认为是异常值。

离群点判断算法
离群点判断算法主要用于检测数据集中与大多数观测值显著不同的异常值。

简要介绍如下：
1. 四分位数法则：基于箱线图原理，若数据点小于下四分位数(Q1)减去1.5倍四分位距(IQR)，或大于上四分位数(Q3)加上1.5倍IQR，则视为离群点。

2. Z-score方法：计算每个数据点与其均值的偏差（即标准分数），若绝对值超过预定阈值（如3），则视为离群点。

3. DBSCAN聚类算法：通过密度连接度识别核心对象和边界对象，不满足邻域密度要求的数据点被视为离群点。

4. LOF(Local Outlier Factor)：比较数据点与周围邻居的局部密度，LOF值过高表示该点可能为离群点。

5. Isolation Forest：利用随机森林构建隔离树，孤立于树结构顶层的数据点更可能是离群点。

这些算法可应用于数据分析、故障检测等多个领域，有助于发现潜在问题或异常现象。

几种常用的异常数据挖掘方法数据挖掘是指从大量的数据中提取有用的信息和模式的过程。

然而，在现实世界中，输入的数据常常包含异常值或噪声，并可能对挖掘结果造成不良影响。

因此，异常数据挖掘成为了数据挖掘领域中的重要研究方向之一、下面将介绍几种常用的异常数据挖掘方法。

1.离群点检测：离群点检测是一种常见的异常数据挖掘方法，用于识别那些与其他数据点显著不同的数据点。

常用的离群点检测算法包括LOF（局部离群因子）和Isolation Forest（孤立森林）。

LOF算法通过比较数据点与其邻近点的密度来评估离群程度，将离群点定义为具有较低密度的点。

Isolation Forest算法则通过构建一棵由随机划分组成的二叉树来识别离群点。

2.群体离群点检测：群体离群点检测是一种可以同时检测出单个数据点和数据组的离群点的方法。

常用的群体离群点检测算法包括COF（集体适应度探测）和CBLOF（聚类集体离群点检测）。

COF算法通过测量数据点与其邻近点集合的适应度来进行离群点检测，将适应度低于阈值的点定义为离群点。

CBLOF算法则通过首先使用聚类算法将数据点聚类成不同的组，然后计算每个组的离群点得分，最终将得分高于阈值的点定义为离群点。

3.遗迹异常检测：遗迹异常检测是一种用于检测异常轨迹或序列的方法。

这种方法常用于识别异常行为，例如网络入侵和金融欺诈。

常用的遗迹异常检测方法包括序列聚类和基于规则的异常检测。

序列聚类方法通过将轨迹进行聚类，然后检查每个聚类中的轨迹是否与其他聚类中的轨迹有显著差异来进行异常检测。

基于规则的异常检测方法则通过建立正常行为的规则，并检测与这些规则不符的行为来进行异常检测。

4.时间序列异常检测：时间序列异常检测是一种用于检测时间序列数据中异常值的方法。

常用的时间序列异常检测方法包括季节性分解和ARIMA（自回归移动平均模型）。

季节性分解方法通过将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，然后检测残差部分是否包含异常值。

离群点算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：离群点（Outlier）是指数据集中与其他数据点明显不同的数据点。

离群点算法是指一系列用来检测和识别离群点的技术和方法。

在数据分析和机器学习中，离群点算法可以有效地识别异常数据点，帮助我们更准确地进行数据分析和建模。

离群点算法主要分为基于统计学的方法、基于聚类的方法和基于密度的方法等多种类型。

每种类型的算法都有其独特的优缺点和适用范围。

在实际应用中，我们可以根据具体的数据集和需求选择合适的算法进行离群点检测。

一种常用的离群点算法是基于统计学的方法，其中最常见的是Z 分数（Z-score）方法。

Z分数是一种标准化的统计量，表示数据点与平均值的偏离程度。

通过计算数据点的Z分数，我们可以判断数据点是否为离群点。

一般来说，Z分数绝对值大于3的数据点可以被认为是离群点。

除了Z分数方法外，还有一些其他基于统计学的离群点算法，如Tukey的箱线图（Boxplot）、Grubbs检验等。

这些方法都可以有效地检测离群点，但在实际应用中需要根据具体情况选择最合适的方法。

另一种常用的离群点算法是基于聚类的方法，其中LOF（Local Outlier Factor）算法是一种常见的基于聚类的离群点算法。

LOF算法通过计算数据点周围邻近点的密度来判断数据点是否为离群点。

密度较低的数据点很可能是离群点。

通过计算LOF值，我们可以对数据点进行离群点判断。

基于密度的离群点算法也是一种常用的方法，其中DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是一种典型的基于密度的离群点算法。

DBSCAN算法通过将数据点分为核心点、边界点和噪声点来判断数据点是否为离群点。

在DBSCAN算法中，噪声点通常被认为是离群点。

离群点算法在数据分析和机器学习中扮演着重要的角色。

通过识别和处理离群点，我们可以得到更准确的数据分析结果，提高模型的准确性和稳定性。

烟草专卖市场监管数据分析中的异常交易行为识别与分析研究摘要：烟草专卖市场监管数据分析中的异常交易行为识别与分析，是一个重要的研究领域。

随着烟草市场的不断发展和监管要求的提高，对于异常交易行为的识别和分析变得愈发重要。

基于此，本篇文章对烟草专卖市场监管数据分析中的异常交易行为识别与分析进行研究，以供参考。

关键词：烟草专卖市场；监管数据分析；异常交易行为；识别与分析引言烟草专卖市场监管数据分析的目的是通过对数据进行识别与分析，发现其中的异常交易行为。

烟草行业作为一个特殊的行业，面临着烟草制品流通中存在的非法贸易、偷漏税、假冒伪劣等问题。

利用数据分析的方法来识别和分析异常交易行为具有重要意义。

本文将介绍烟草专卖市场监管数据分析的背景和意义，并探讨了相关的方法与技术。

1烟草专卖市场监概述烟草专卖市场监管是指对烟草行业进行监督和管理，以确保市场秩序的稳定和健康发展。

烟草行业具有特殊性，既是商品行业，又属于管制行业，因此需要进行专门的监管。

对烟草生产企业的经营许可、生产工艺、质量控制等进行监督，确保烟草制品的安全和质量。

对烟草的批发、零售、运输等环节进行监督，防止假冒伪劣产品的流通，以及非法贸易行为的发生。

对烟草价格形成机制进行监督，防止价格垄断、恶意竞争等不正当行为，保障市场的公平竞争。

对烟草广告宣传和促销活动进行监督，防止虚假宣传和未成年人接触烟草。

对烟草税收征收和使用进行监督，防止偷漏税等问题的发生。

烟草专卖市场监管的实施通常由相关政府部门或专门机构负责，通过制定法律法规，建立监测系统，加强执法力度等方式来确保监管的有效实施。

监管的过程中，数据分析也起到了重要的作用，通过对监管数据的收集和分析，可以及时识别和处理异常交易行为，提高监管效率和准确性。

利用数据分析还可以发现市场动态变化、预测趋势等信息，为决策提供科学依据。

总而言之，烟草专卖市场监管是一项重要的工作，通过合理的监管政策和举措，能够有效维护烟草市场的秩序和稳定，保障利益相关各方的合法权益。

Pylssvm是Python语言中的一个包，用于实现Least Squares Support Vector Machines （LS-SVM）算法。

LS-SVM是支持向量机（SVM）的一种变体，它通过最小二乘法来求解支持向量机的对偶问题，相比传统的SVM具有更快的训练速度和更好的泛化能力。

以下是pylssvm包的基本用法：
安装：
```bash
pip install pylssvm
```
使用示例：
```python
import numpy as np
from pylssvm import LS_SVM
# 准备训练数据
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]])
y = np.array([1, 1, -1, -1])
# 创建LS-SVM模型并进行训练
model = LS_SVM()
model.fit(X, y)
# 进行预测
X_test = np.array([[2, 2], [-1, -1]])
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)
```
以上代码演示了如何使用pylssvm包创建LS-SVM模型、进行训练和预测。

你也可以根据自己的数据集和需求，调整参数并进行更复杂的操作。

希望这些信息能够帮助到你！如果你有其他问题，欢迎继续提问。

简述离群点检测方法，以及各个方法的优缺点概述说明1. 引言1.1 概述离群点检测是一种数据分析的方法，它旨在识别样本中的异常值。

这些异常值通常与其余的数据点有明显不同的特征或行为。

离群点检测可以应用于各个领域，如金融欺诈检测、网络入侵检测、医学异常检测等。

1.2 文章结构本文将介绍几种常用的离群点检测方法，并对它们的优缺点进行比较。

首先，第二节将详细阐述各种离群点检测方法的原理和过程。

接下来，在第三节和第四节中，我们将分别讨论方法一和方法二的优缺点。

最后，在结论部分，我们将总结各个方法的适用场景和限制。

1.3 目的本文的目标是帮助读者了解不同离群点检测方法之间的差异，并通过对比它们的优缺点来选择合适的方法。

这将有助于研究人员和从业者在实际应用中更好地解决离群点问题，提高数据质量和决策准确性。

2. 离群点检测方法离群点检测是数据挖掘和异常检测领域的一个重要任务，它旨在发现与其他数据点不一致的异常观测值。

在本节中，我们将介绍几种常见的离群点检测方法。

2.1 孤立森林算法（Isolation Forest）孤立森林算法是一种基于树的离群点检测方法。

该方法通过随机选择特征和随机划分来构建一些孤立树，并利用路径长度度量样本的异常值程度。

相比于传统基于距离的方法，孤立森林在处理高维数据上效果更好，并且能够有效地应对大规模数据集。

优点：- 可以有效地处理大规模数据集；- 在处理高维数据时表现较好；- 不受数据分布影响。

缺点：- 对于较小的样本集效果可能不如其他算法；- 对噪声敏感。

2.2 K均值算法（K-means）K均值算法是一种常用的聚类算法，但也可以用于离群点检测。

该方法通过将观测值归类到最近的质心，并计算每个观测值与其所属簇的平均距离，来确定是否为离群点。

如果观测值的平均距离超过了给定的阈值，就将其标记为离群点。

优点：- 简单且易于实现；- 对于有着明显聚类结构的数据集有效。

缺点：- 对初始质心的选择敏感；- 对噪声和孤立样本敏感；- 对数据分布不均匀的情况效果较差。

机器学习中异常检测算法的优势与劣势对比与选择引言随着大数据时代的到来，异常检测在各个领域中变得越来越重要。

异常检测算法是一种通过学习数据的正常模式，进而识别项目中的异常值或者异常行为的方法。

机器学习是一种有效的方法来识别和检测异常情况。

本文将讨论机器学习中常见的异常检测算法，并将对它们的优势与劣势进行对比，以帮助选择适合特定应用场景的算法。

一、无监督学习方法1. 离群点检测（Outlier Detection）离群点检测是一种无监督学习方法，它旨在识别与其他数据格格不入的异常值。

优势在于不需要明确标记的训练数据，因此适用于未知或不定型的异常数据。

离群点检测算法常见的包括K-means算法、孤立森林算法等。

然而，离群点检测的劣势在于容易受到数据集的分布不均匀或者噪声等因素的影响。

2. 线性模型（Linear Models）线性模型是一种通过在数据空间中寻找最佳的线性决策边界来检测异常值的方法。

其优势在于简单易理解，计算效率高。

线性模型常见的有PCA算法、LOF算法。

但是，线性模型只适用于数据集具有线性可分性的情况，对于非线性异常数据的检测效果较差。

二、有监督学习方法1. 深度学习（Deep Learning）深度学习是一种强大的有监督学习方法，通过多层神经网络的训练来学习数据的特征表示。

其优势在于可以处理海量数据，并且可以有效地提取非线性特征。

深度学习中的常见算法包括自编码器、卷积神经网络等。

然而，深度学习算法通常需要大量标记数据进行训练，对于缺乏标签的异常检测问题来说，数据的标注成本较高。

2. 集成学习（Ensemble Learning）集成学习是一种利用多个基分类器的输出进行集成的方法，其优势在于可以提高模型的稳定性和准确性。

集成学习中的算法包括随机森林、梯度提升树等。

集成学习的劣势在于对数据噪声和异常点的敏感性较高，容易发生过拟合的情况。

三、选择适合的异常检测算法要选择适合的异常检测算法，需要考虑以下几个因素：1. 数据特征：不同的算法对数据特征的要求不同。

离群点检测（异常检测）是找出其行为不同于预期对象的过程，这种对象称为离群点或异常。

离群点和噪声有区别，噪声是观测变量的随机误差和方差，而离群点的产生机制和其他数据的产生机制就有根本的区别。

全局离群点：通过找到其中一种合适的偏离度量方式，将离群点检测划为不同的类别；全局离群点是情景离群点的特例，因为考虑整个数据集为一个情境。

情境离群点：又称为条件离群点，即在特定条件下它可能是离群点，但是在其他条件下可能又是合理的点。

比如夏天的28℃和冬天的28℃等。

集体离群点：个体数据可能不是离群点，但是这些对象作为整体显著偏移整个数据集就成为了集体离群点。

离群点检测目前遇到的挑战•正常数据和离群点的有效建模本身就是个挑战；•离群点检测高度依赖于应用类型使得不可能开发出通用的离群点检测方法，比如针对性的相似性、距离度量机制等；•数据质量实际上往往很差，噪声充斥在数据中，影响离群点和正常点之间的差别，缺失的数据也可能“掩盖”住离群点，影响检测到有效性；•检测离群点的方法需要可解释性；离群点检测方法1. 监督方法训练可识别离群点的分类器；但是监督方法检测离群点目前遇到几个困难：1.两个类别（正常和离群）的数据量很不平衡，缺乏足够的离群点样本可能会限制所构建分类器的能力；2.许多应用中，捕获尽可能多的离群点（灵敏度和召回率）比把正常对象误当做离群点更重要。

由于与其他样本相比离群点很稀少，所以离群点检测的监督方法必须注意如何训练和如何解释分类率。

One-class model，一分类模型考虑到数据集严重不平衡的问题，构建一个仅描述正常类的分类器，不属于正常类的任何样本都被视为离群点。

比如SVM决策边界以外的都可以视为离群点。

2.无监督方法正常对象在其中一种程度上是“聚类”的，正常对象之间具有高度的相似性，但是离群点将远离正常对象的组群。

但是遇到前文所述的集体离群点时，正常数据是发散的，而离群点反而是聚类的，这种情形下更适合监督方法进行检测。

一、概述在数据挖掘与机器学习领域中，对数据进行聚类是一种常见的方法。

欧氏距离聚类（Euclidean Distance Clustering）是一种基于距离的聚类方法，通过计算数据点之间的欧氏距离来对数据进行分组。

然而，欧氏聚类在处理大量数据时，往往会受到离裙点的干扰，影响聚类的效果。

本文将介绍如何使用Python对欧氏聚类进行离裙点的去除。

二、欧氏聚类算法简介1. 欧氏聚类算法的原理欧氏聚类是一种基于距离的聚类算法，其原理是通过计算数据点之间的欧氏距离来确定彼此之间的相似度，并将相似度高的数据点进行聚合。

具体而言，假设有n个数据点x1, x2, ..., xn，每个数据点由m个特征值组成，则数据点之间的欧氏距离可表示为：d(xi, xj) = √((x1i - x1j)^2 + (x2i - x2j)^2 + ... + (xmi - xmj)^2) 其中，d(xi, xj)为数据点xi与数据点xj之间的欧氏距离，xi和xj分别代表两个数据点的特征值。

2. 欧氏聚类的实现欧氏聚类的实现可以使用Python的第三方库scikit-learn来进行。

该库提供了丰富的聚类算法和数据处理工具，可以方便地对数据进行聚类分析。

在本文中，我们将使用scikit-learn库中的KMeans算法来进行欧氏聚类的计算。

三、离裙点的识别1. 离裙点的定义离裙点（Outlier）是指与其他数据点相比，具有明显不同特征或异常数值的数据点。

离裙点通常会在欧氏聚类中造成干扰，影响聚类的准确性和稳定性。

对离裙点进行识别和处理是欧氏聚类中的重要环节。

2. 离裙点的识别方法在识别离裙点时，可以采用以下几种常见方法：(1) 基于距离的方法：通过计算数据点与其最近邻数据点之间的距离来判断是否为离裙点。

(2) 基于密度的方法：通过评估数据点周围的密度来判断是否为离裙点。

(3) 基于统计学方法：通过数据点的统计特性（如均值、方差等）来判断是否为离裙点。

离群值检测算法和kmeans离群值检测算法（Outlier Detection）和K均值聚类算法（K-means Clustering）是机器学习和数据分析领域中两个不同的概念。

1. 离群值检测算法（Outlier Detection）：离群值指的是在数据集中与其他样本明显不同的异常数据点。

离群值检测算法的目标是识别这些异常点，这些异常点可能是由于数据损坏、错误采样、异常行为等原因导致的。

离群值检测是一种无监督学习任务，它不需要事先有标记的异常样本。

常见的离群值检测算法包括：-基于统计方法的离群值检测算法：例如基于均值和标准差的Z-Score方法、基于箱线图的IQR方法等。

-基于距离的离群值检测算法：例如基于密度的LOF（局部异常因子）算法、基于距离阈值的DBSCAN算法等。

-基于概率模型的离群值检测算法：例如高斯混合模型（GMM）方法等。

-基于深度学习的离群值检测算法：例如自编码器（Autoencoder）方法等。

2. K均值聚类算法（K-means Clustering）：K均值聚类是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个类别或簇。

它的目标是将样本划分到K个簇中，使得每个样本与所属簇的中心（质心）的距离最小化。

K均值聚类算法的步骤如下：-随机选择K个初始质心。

-将每个样本分配到距离其最近的质心所在的簇。

-更新每个簇的质心，使其成为该簇中所有样本的平均值。

-重复上述两个步骤，直到质心不再发生显著变化或达到预定的迭代次数。

K均值聚类是一种迭代算法，结果可能受到初始质心的选择和迭代次数的影响。

它适用于数据集中簇结构明显的情况。

尽管离群值检测和K均值聚类都是无监督学习任务，但它们的目标和方法是不同的。

离群值检测是识别异常点，而K均值聚类是将数据样本划分为簇。

在实际应用中，可以将它们结合使用，对数据进行聚类后再检测离群值，以更好地理解数据的结构和异常情况。

python 欧式聚类移除离群点欧式聚类是一种常见的聚类算法，它可以用来将数据点分成不同的类别。

在进行欧式聚类时，有时候我们需要移除离群点，以确保聚类的准确性和稳定性。

下面我会从多个角度来解释如何使用Python进行欧式聚类并移除离群点。

首先，我们需要使用Python中的一些库来实现欧式聚类和离群点移除。

常用的库包括scikit-learn和numpy。

我们可以使用scikit-learn中的KMeans算法来进行欧式聚类，然后根据聚类结果来识别和移除离群点。

接下来，我们需要加载数据并进行预处理。

我们可以使用pandas来加载数据，然后使用numpy来进行数据的标准化，以确保不同特征的尺度一致。

标准化后的数据可以作为KMeans算法的输入。

然后，我们可以使用scikit-learn中的KMeans算法来对数据进行欧式聚类。

KMeans算法需要指定聚类的个数，我们可以通过交叉验证或者肘部法则来选择合适的聚类个数。

聚类完成后，我们可以得到每个数据点所属的类别。

接下来，我们可以计算每个类别的中心点，并计算每个数据点到其所属类别中心点的距离。

通过设定阈值来识别离群点，例如可以将距离超过平均距离两倍的数据点视为离群点。

最后，我们可以将识别出的离群点从数据集中移除，然后重新进行欧式聚类，直到满足我们的要求为止。

综上所述，我们可以使用Python中的scikit-learn和numpy 库来实现欧式聚类并移除离群点。

这样可以提高聚类的准确性和稳定性，确保聚类结果更加可靠。

希望这些信息能够对你有所帮助。

基于无监督学习的网络异常检测方法随着互联网的快速发展和普及，网络攻击和异常行为也日益增多。

网络异常检测是保障网络安全的重要手段之一。

传统的基于规则和特征工程的方法在面对复杂多变的网络攻击时往往无法有效检测，因此需要一种能够自动学习并适应不断变化网络环境的方法。

无监督学习是一种在没有标签信息指导下自动学习数据特征和模式的机器学习方法，因此被广泛应用于网络异常检测领域。

本文将介绍基于无监督学习的网络异常检测方法，并对其原理、优势以及应用进行深入研究。

首先，我们将介绍传统基于规则和特征工程的网络异常检测方法存在的问题。

传统方法需要依赖专家知识来构建规则，并手动选择合适特征进行建模。

然而，在面对复杂多变、未知类型攻击时，这些手工构建规则和选择特征容易出现失效或不全面等问题。

接下来，我们将详细介绍无监督学习在网络异常检测中的应用。

无监督学习能够自动学习数据的特征和模式，不需要依赖专家知识，能够更好地适应不断变化的网络环境。

无监督学习方法主要包括聚类、离群点检测和概率模型等。

聚类方法通过将相似的数据点归为一类，来检测网络中的异常行为。

离群点检测方法通过识别与其他数据点差异较大的数据点来检测异常行为。

概率模型方法通过建立概率模型来评估数据是否属于正常行为。

然后，我们将重点介绍基于无监督学习的网络异常检测中常用的算法和技术。

聚类算法包括K-means、层次聚类、密度聚类等，这些算法能够将相似的网络流量归为一类，并识别出与正常行为不同的异常流量。

离群点检测算法包括LOF、One-Class SVM等，这些算法能够识别出与其他数据差异较大的异常流量。

概率模型方法包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型等，这些方法通过建立概率分布来评估网络流量是否属于正常行为。

最后，我们将讨论基于无监督学习的网络异常检测方法的优势和挑战。

无监督学习方法不需要标签信息，能够自动学习数据的特征和模式，能够适应不断变化的网络环境。

然而，无监督学习方法也存在一些挑战，例如需要大量的训练数据、模型选择和参数调优等。

如何使用机器学习技术进行异常检测与识别异常检测与识别是机器学习技术在实际应用中的重要领域之一。

随着大数据时代的到来，异常问题变得更加突出，传统的手动检测方法已无法满足需求。

因此，使用机器学习技术进行异常检测和识别成为了一种有效的解决方案。

本文将介绍如何使用机器学习技术进行异常检测与识别的方法和步骤。

首先，异常检测与识别的目标是识别出数据中的异常样本，这些样本与正常数据不同或者是非典型的。

异常样本可能是故障、欺诈、错误、异常事件等。

机器学习技术能够通过学习正常数据的模式和特征，并将异常样本识别出来。

在机器学习中，通常使用有监督和无监督学习算法进行异常检测与识别。

有监督学习要求已标记的异常样本和正常样本进行训练，然后利用训练好的模型对新的数据进行预测。

而无监督学习则不需要任何标记的数据，它通过学习数据的分布和结构来识别异常样本。

下面将介绍几种常用的机器学习算法用于异常检测与识别。

1. 离群点检测算法：离群点检测算法是一种常用的无监督异常检测方法，主要用于识别与其他数据点不同的离群点。

其中，LOF（局部离群因子）算法是一种流行的离群点检测算法。

它通过计算每个数据点与其邻近点之间的密度比值，来判断其离群程度。

2. 半监督学习算法：半监督学习算法是使用部分标记数据进行训练的一种方法。

在异常检测与识别中，可以利用无标记的数据训练模型，然后将标记数据用于调整模型的阈值以提高异常检测的准确性。

3. 集成学习算法：集成学习算法通过结合多个基分类器的预测结果来得到最终的异常检测结果。

其中，Bagging和Boosting是两种常用的集成学习方法。

Bagging通过自助采样法构建多个分类器，然后通过投票或平均预测结果获得最终异常检测结果。

Boosting 则是通过迭代训练多个弱分类器，并根据其重要性加权得到最终结果。

除了以上算法，还有许多其他的机器学习算法可以用于异常检测与识别，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等。

离群点算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：离群点算法（Outlier Detection Algorithm）是一种常见的数据挖掘技术，用于识别数据集中的异常值或离群点。

离群点通常指的是与数据集中的大部分数据分布不同的数据点，可能是错误数据、异常数据或者唯一性数据。

识别和检测离群点可以帮助我们发现数据中的异常情况，进而采取相应的措施进行处理，以保证数据质量和模型准确性。

离群点算法可以分为基于统计方法、基于距离方法、基于密度方法等多种类型。

下面将介绍几种常见的离群点检测算法：1.基于统计方法基于统计方法是通过对数据进行统计分析，判断数据点是否符合某种统计模型来识别离群点。

其中最常用的方法是基于箱线图的离群点检测方法。

箱线图首先计算数据的上四分位数和下四分位数，然后根据四分位数计算出箱线的上下限，超出上下限的数据点被判断为离群点。

2.基于距离方法基于距离方法是通过计算数据点之间的相似性或距离来判断数据点是否为离群点。

其中最常用的方法是LOF（局部离群因子）算法。

LOF 算法通过计算数据点周围邻居数据点的密度与自身密度的比值来判断数据点是否为离群点。

密度比值越小，则数据点越可能是离群点。

3.基于密度方法基于密度方法是通过对数据集进行聚类分析，识别数据集中的高密度区域和低密度区域，从而识别离群点。

其中最常用的方法是DBSCAN（基于密度的空间聚类算法）。

DBSCAN算法通过定义核心对象和边界对象的概念，将数据点划分为核心对象、边界对象和噪声点，从而实现离群点的检测。

除了上述的几种常见离群点检测算法之外，还有一些其他的算法如One-Class SVM、Isolation Forest等也常用于离群点检测。

不同的离群点算法适用于不同的数据场景和问题需求，可以根据实际情况选择合适的算法进行离群点检测。

离群点算法在实际的数据分析和挖掘过程中有着广泛的应用。

在金融领域中，离群点算法可以用于检测信用卡欺诈、异常交易等；在工业生产中，离群点算法可以用于监测设备异常、预测设备故障等；在医学领域中，离群点算法可以用于识别疾病患者的异常生理指标等。

离群点检测方法随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂度不断增加，数据中的离群点也越来越多。

离群点是指与其他数据点相比，具有明显不同的特征或数值。

在数据分析中，离群点通常被视为异常值，因为它们可能是数据采集或处理中的错误，或者是数据中真正的异常情况。

离群点检测是数据分析中的重要问题，因为它可以帮助我们发现数据中的异常情况，并提高数据分析的准确性和可靠性。

离群点检测方法可以分为基于统计学的方法和基于机器学习的方法两类。

基于统计学的方法是通过假设数据符合某种概率分布，然后计算数据点与该概率分布之间的距离来判断是否为离群点。

常用的基于统计学的方法包括基于均值和标准差的方法、基于中位数和中位绝对偏差的方法、基于箱线图的方法等。

这些方法的优点是简单易懂，计算速度快，但是对于非正态分布的数据不太适用，因为它们假设数据符合某种特定的概率分布。

基于机器学习的方法则是通过训练模型来识别离群点。

这些方法通常需要大量的数据来训练模型，并且需要选择合适的特征和算法来进行训练。

常用的基于机器学习的方法包括基于聚类的方法、基于支持向量机的方法、基于神经网络的方法等。

这些方法的优点是灵活性高，可以适应各种数据分布，但是需要大量的计算资源和时间，以及对算法的选择和参数调整的技术水平要求较高。

在实际应用中，离群点检测方法需要根据具体的数据特征和应用场景来选择。

以下是一些常见的离群点检测方法及其应用场景：基于均值和标准差的方法均值和标准差是统计学中常用的描述数据分布的指标，基于它们的方法是最简单和最常用的离群点检测方法之一。

这种方法假设数据是正态分布的，通过计算数据点与均值的距离来判断是否为离群点。

如果一个数据点的距离超过了均值加上三倍标准差的范围，就可以认为它是离群点。

这种方法适用于数据分布近似正态分布的情况，但是对于非正态分布的数据不太适用。

基于中位数和中位绝对偏差的方法中位数和中位绝对偏差是描述数据分布的另一种统计学指标，它们可以用于检测非正态分布数据中的离群点。

离群点处理的常用方法离群点是指与其他数据点明显不同或偏离正常趋势的数据点。

在数据分析和机器学习中，离群点的存在可能会对结果产生负面影响，因此需要进行离群点处理以提高分析和模型的准确性。

1.标准化处理：标准化是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，通过这种方式可以使得离群点在数值上与其他数据点相差较大，方便识别和处理。

2.过滤法：过滤法是指根据一些统计指标或者经验规则，筛选出异常的数据点。

常用的统计指标包括均值、中位数、标准差、百分位数等。

例如，可以定义一个阈值，将与均值相差较大的数据点认定为离群点。

3.箱线图：箱线图通过绘制数据的四分位数和箱须来显示数据的分布情况，其中箱须之外的数据点可以认定为离群点。

箱线图可以直观地显示出数据的分布情况，从而识别和处理离群点。

4.聚类方法：聚类方法通过将数据点分组成不同的簇，识别出离群点。

常用的聚类方法包括K均值聚类和DBSCAN聚类。

K均值聚类将数据点划分为K个簇，离群点往往独立于其他簇；DBSCAN聚类通过密度来定义簇，将低密度区域的数据点认定为离群点。

5. 异常检测算法：异常检测算法是专门用于识别离群点的方法。

常用的异常检测算法包括LOF算法、Isolation Forest算法和One-class SVM算法。

LOF算法通过计算每个数据点的局部离群因子来确定离群点；Isolation Forest算法通过构建随机树的方式来检测离群点；One-class SVM算法通过构建超平面来判断数据点是否属于正常分布。

6. 数据转换：数据转换是通过对原始数据进行数学变换或者函数映射的方式来处理离群点。

常用的数据转换方法包括log函数、指数函数、幂函数和分位数函数等。

通过对数据进行合适的转换，可以使得离群点在数值上与其他数据点的差异减小。

7.数据修正：数据修正是指对离群点进行修正或替换的方式来处理。

常用的数据修正方法包括平均值修正、中位数修正和插值法修正等。

平均值修正是将离群点替换为整个数据集的均值；中位数修正是将离群点替换为整个数据集的中位数；插值法修正是通过插值方法（如线性插值或多项式插值）来预测离群点的值。

收稿日期:２０２２－０８－０１ꎮ基金项目:国家自然科学基金项目(６２１６１０２２)ꎮ作者简介:衷卫声(１９６７ )ꎬ男ꎬ教授ꎬ研究方向为机器学习和无线传感器网络ꎮ㊀∗通信作者:张强(１９９０ )ꎬ男ꎬ讲师ꎬ博士ꎬ研究方向为分布式推理和无线传感器网络ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｚｈａｎｇｑｉａｎｇ＠ｎｃｕ.ｅｄｕ.ｃｎꎮ衷卫声ꎬ王运辉ꎬ罗力维ꎬ等.基于半监督学习的无线传感网离群值检测算法[Ｊ].南昌大学学报(工科版)ꎬ２０２３ꎬ４５(２):１８９－１９４.ＺＨＯＮＧＷＳꎬＷＡＮＧＹＨꎬＬＵＯＬＷꎬｅｔａｌ.Ｏｕｔｌｉｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｓｅｍｉ￣ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｃｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ)ꎬ２０２３ꎬ４５(２):１８９－１９４.基于半监督学习的无线传感网离群值检测算法衷卫声ａꎬ王运辉ｂꎬ罗力维ａꎬ张强ａ∗(南昌大学ａ.先进制造学院ꎬ江西南昌３３００３１ꎻｂ.信息工程学院ꎬ江西南昌３３００３１)㊀㊀摘要:在无线传感器网络中ꎬ如何短时间内消除离群值并获得干净的数据集是一项重大挑战ꎮ当收集的数据集没有标签时ꎬ离群值检测算法中的参数应该是自适应调整的ꎬ而不是提前设定ꎮ为了解决这个问题ꎬ提出了半监督一分类支持向量机算法(ＳＯＣＭ)ꎬ该算法将最近邻算法(ＫＮＮ)与ＯＣＳＶＭ算法相结合ꎬ并根据最近邻的数量自适应地计算参数ꎮ由于ＳＯＣＭ算法可能会消耗大量的计算资源ꎬ进一步引入ＸＧＢｏｏｓｔ算法替代ＯＣＳＶＭ算法来形成ＳＸＢＴ算法ꎮＸＧＢｏｏｓｔ用于形成弱分类器并自适应地调整权重以构建强分类器ꎬ从而实现离群数据的分离ꎮ仿真实验表明:ＳＯＣＭ算法的准确率接近９６％ꎬＳＸＢＴ算法具有与ＳＯＣＭ算法接近的性能ꎬ但运行时间低于ＳＯＣＭ算法ꎮ关键词:无线传感器网络ꎻ离群值检测ꎻ一分类支持向量机中图分类号:ＴＰ３９３㊀㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀㊀文章编号:１００６－０４５６(２０２３)０２－０１８９－０６Ｏｕｔｌｉｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｓｅｍｉ￣ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇＺＨＯＮＧＷｅｉｓｈｅｎｇａꎬＷＡＮＧＹｕｎｈｕｉｂꎬＬＵＯＬｉｗｅｉａꎬＺＨＡＮＧＱｉａｎｇａ∗(ａ.ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｄｖａｎｃｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇꎬＮａｎｃｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＮａｎｃｈａｎｇ３３００３１ꎬＣｈｉｎａꎻｂ.ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＮａｎｃｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＮａｎｃｈａｎｇ３３００３１ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ(ＷＳＮ)ꎬｈｏｗｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｏｕｔｌｉｅｒｓｉｎａｓｈｏｒｔｔｉｍｅａｎｄｏｂｔａｉｎａｃｌｅａｎｄａｔａｓｅｔｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｃｈａｌｌｅｎｇｅ.Ｗｈｅｎｔｈｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｄａｔａｓｅｔｉｓｕｎｌａｂｅｌｅｄꎬｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅｏｕｔｌｉｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｈｏｕｌｄｂｅａｄａｐｔｉｖｅｌｙａｄｊｕｓｔｅｄｒａｔｈｅｒｔｈａｎｓｅｔｔｉｎｇｉｎａｄｖａｎｃｅ.Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍꎬａｓｅｍｉ￣ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｏｎｅ￣ｃｌａｓｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ(ＳＯＣＭ)ｗａｓｐｒｏ￣ｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙꎬｗｈｉｃｈｃｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅＫ￣ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ(ＫＮＮ)ｗｉｔｈｔｈｅＯＣＳＶＭａｌｇｏｒｉｔｈｍꎬａｎｄａｄａｐｔｉｖｅｌｙｃａｌｃｕｌａｔｅｄｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒ.ＳｉｎｃｅｔｈｅＳＯＣＭａｌｇｏｒｉｔｈｍｍａｙｃｏｎｓｕｍｅｌａｒｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅｓꎬｔｈｅＸＧ￣ＢｏｏｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｆｕｒｔｈｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｒｅｐｌａｃｅｔｈｅＯＣＳＶＭａｌｇｏｒｉｔｈｍꎬｗｈｉｃｈｆｏｒｍｅｄｔｈｅＳＸＢＴａｌｇｏｒｉｔｈｍ.ＴｈｅＸＧＢｏｏｓｔｗａｓｕｓｅｄｔｏｆｏｒｍｗｅａｋｃｌａｓｓｉｆｉｅｒａｎｄａｄａｐｔｉｖｅｌｙａｄｊｕｓｔｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓｔｏｂｕｉｌｄｓｔｒｏｎｇｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｔｏｓｅｐａｒａｔｅｏｕｔｌｉｅｒｄａｔａ.ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆＳＯＣＭａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｃｌｏｓｅｔｏ９６％ꎬａｎｄｔｈｅＳＸＢＴａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓａｓｉｍｉｌａｒａｃｃｕｒａｃｙｂｕｔｗｉｔｈｌｏｗｅｒｒｕｎｎｉｎｇｔｉｍｅ.ＫｅｙＷｏｒｄｓ:ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓꎻｏｕｔｌｉｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎꎻｏｎｅ￣ｃｌａｓｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ㊀㊀无线传感器网络(ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋꎬＷＳＮ)由大量的传感器节点组成ꎬ每个节点通常配备一个无线收发器㊁一个小型微控制器㊁一个电源和各种类型的传感器如温度㊁湿度㊁压力㊁声音等ꎮ无线传感器网络的应用范围很广ꎬ包括个人㊁工业㊁商业和军事领域等ꎮ在这些领域中ꎬ传感器内的实时数据挖掘尤为重要[１]ꎮＷＳＮ在系统的稳定性㊁可靠性以及感知信息的准确性方面仍有许多问题需要解决ꎬ在收集数据的过程中存在许多不可确定的因素和随机干扰[２]ꎬ由此产生的离群值将对后续的数据分析产生很大影响ꎬ而通过离群值检测算法可以帮助人们获取干净的数据集ꎬ有利后续的数据分析[３]ꎮ目前ꎬＷＳＮ的离群值检测方法主要分为基于统计的方法[４]㊁基于最近邻的方法[５]㊁基于聚类的方第４５卷第２期２０２３年６月㊀㊀㊀㊀㊀㊀南昌大学学报(工科版)ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｃｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ)Ｖｏｌ.４５Ｎｏ.２Ｊｕｎ.２０２３㊀法[６]㊁基于分类的方法[７]等ꎮ而基于分类的方法在ＷＳＮ的离群值检测中被广泛使用ꎮ一分类支持向量机(ＯＣＳＶＭ)是基于分类方法中最流行的检测方法ꎬ各种衍生的ＯＣＳＶＭ算法也被提出来进行离群值的检测ꎮ由于ＯＣＳＶＭ算法的核函数参数很难设置ꎬＭｉａｏ等[８]提出了用随机近似函数来代替核函数ꎬ从而节省计算资源并提高分离效率ꎮ但是ＯＣＳ￣ＶＭ的边界是不规则的ꎬ不能完全适合检测离群值ꎮ因此ꎬＺｈａｎｇ等[９]提出了一种四分之一球体支持向量机(ＱＳＳＶＭ)用于离群值检测ꎮ通过将ＯＣＳＶＭ中的边界变成一个超球面ꎬＱＳＳＶＭ提高了离群值检测率ꎬ但也会消耗大量的计算资源ꎮ为了解决这个问题ꎬ轻量级的ＱＳＳＶＭ算法[１０]被提出ꎮ通过将寻找支持向量的过程转换为排序过程ꎬ并计算每个数据点的半径来比较支持向量的半径ꎬ其中超过支持向量半径的数据就是离群值ꎮ由于离群数据一般不是均匀分布的ꎬ因此提出了不均匀的中心椭圆支持向量机(ＣＥＳＶＭ)算法[１１]ꎮ通过将超平面从球面改为椭球面ꎬ使整个算法更加适应实际情况ꎬ提高了离群值检测率ꎬ但也会占用大量的计算资源ꎮ所以在实际使用中要注意计算资源和离群值检测率之间的平衡ꎮ上述算法都是考虑实现固定设置参数ꎬ没有考虑参数设置是否适合实际的应用ꎮ当参数设置不合理时ꎬ对离群值的检测有很大影响ꎮ其中ꎬ参数υ被用来调整ＯＣＳＶＭ的容错性ꎬ核函数中的γ被用来调整决策边界ꎮ如果容错参数υ设置过大ꎬ大量的正常数据会被判定为离群值ꎬ而设置太小会使离群值无法发现ꎮ如果决策参数γ设置过大ꎬ边界将过于详细ꎬ而设置过小会使边界将过宽ꎮ然而ꎬ每个传感器节点的实际情况是不同的ꎬ对应每个节点的参数设置也不同ꎮ因此ꎬυ的参数应该是自适应设置的ꎮ本文提出了ＳＯＣＭ算法来解决ＷＳＮ中如何自适应设置参数υ的问题ꎬ并引入ＸＧ￣Ｂｏｏｓｔ[１２]算法来替代ＯＣＳＶＭ算法ꎬ形成ＳＸＢＴ算法ꎮＸＧＢｏｏｓｔ算法连续形成弱分类器ꎬ并自适应调整权重形成强分类器ꎬ从而实现异常数据分离ꎮ１㊀算法的基本原理１.１㊀ＫＮＮ算法ＫＮＮ算法常用于半监督学习算法中ꎬ通过使用欧式距离找到最近的Ｋ个邻居来判断其属性ꎮ如图１所示ꎬ训练之前红色点都为未知节点ꎬ其中黄色点跟黑色点分别开始计算附近节点的欧式距离ꎬ最后将未知的红色节点转换为已知节点ꎮ1.000.750.500.25-0.25-0.50-0.75-1.000.5-0.5-1.0 1.0(ａ)半监督训练之前1.000.750.500.25-0.25-0.50-0.75-1.000.5-0.5-1.0 1.0(ｂ)半监督训练之后图１㊀ＫＮＮ算法示意图Ｆｉｇ.１㊀ＳｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆＫＮＮａｌｇｏｒｉｔｈｍ１.２㊀ＯＣＳＶＭ算法Ｓｃｈöｌｋｏｐｆ等[１３]提出了ＯＣＳＶＭ检测算法ꎬ其将数据不断从低维空间投影到高维空间中ꎬ以达到离群值分离的效果ꎮ对于给定的数据集ꎬＯＣＳＶＭ算法会给指定的数据集划分一个边界ꎮ如果数据出现在边界上或者内部ꎬ则判定为正常值ꎬ如果数据出现在外部ꎬ则判定为离群值ꎮ在实际中数据并不总是线性可分的ꎮＯＣＳＶＭ算法将低维数据集Ｒｄ投影到高维特征空间Ｒｄᶄ上ꎬ其中ｄ<<ｄᶄꎮ在高维特征空间中可能存在一个超平面ꎬ使数据线性可分离ꎮＯＣＳＶＭ分类器的原始二次问题[１４]为:ｍｉｎωꎬξꎬρ１２ ω ２＋１υｎðｎｉ＝１ξｉ－ρｓ.ｔ.‹ω φ(Ｘｉ)›ȡρ－ξｉξｉȡ０ꎬｉ＝１ꎬ２ꎬ ꎬｎ(１)式中:ωɪＲｄꎬξ＝[ξ１ꎬ ꎬξｎ]是松弛变量ꎬρ是偏差项ꎬ且０<υɤ１ꎮ为了简化计算过程ꎬ可用拉格朗日乘数法将式(１)转换为以下二次对偶问题:０９１ 南昌大学学报(工科版)２０２３年㊀ｍｉｎ[αｉ]１２ðｉꎬｊαｉαｊｋ(ｘｉꎬｘｊ)ｓ.ｔ.０ɤαｉɤ１υｎðｎｉ＝１αｉ＝１ꎬｉ＝１ꎬ２ꎬ ꎬｎ(２)㊀㊀在本文中ꎬ通过使用高斯径向基函数(ＲＢＦ)来代替投影ꎬ从而减少计算量ꎮ在训练后ꎬ任何没有标签的数据ｘ都可以用式(３)进行简单预测:ｆ(ｘ)＝ðｊαｊｋ(ｘｊꎬｘ)()－ρ(３)㊀㊀若ｆ(ｘ)ȡ０ꎬ该数据为正常值ꎬ否则为离群值ꎮ１.３㊀ＸＧＢｏｏｓｔ算法ＸＧＢｏｏｓｔ算法是通过每次拟合上次的残差(上次实际值与目标值之差)ꎬ从而每次生成一棵树ꎬ将所有的树加起来得到最终目标ꎮ算法推导如下:先给出模型的最终预测结果ꎬ给定第ｋ次时ꎬｆｋ是在通过Ｔ轮变化之后ꎬ得到的结果对于某个样本ｉ的观察值为:ｙｉ＝ðＴｔ＝１ｆｔ(ｘｉ)ꎬｆｔɪＦ(４)㊀㊀从式(４)可以看出ꎬ最终结果是对所有的树进行求和ꎬ即每一棵树都必须在上一棵树生成之后才可以继续求得ꎮ推导每一棵树生成的过程如下:首先ꎬ整个迭代过程是为了将观察值贴近于真实值ꎮ因此ꎬ损失函数如式(５)所示:ðｎｉ＝１ｌ(ｙｉꎬｙｉ)(５)㊀㊀但在ＸＧＢｏｏｓｔ中ꎬ其不是直接最小化上述损失函数作为训练目标ꎬ而是要在式(５)基础上加上树的复杂度ꎬ用来避免过拟合ꎬ即正则项ꎮ目标函数为:ｏｂｊ＝ðｎｉ＝１ｌ(ｙｉꎬｙｉ)＋ðＫｋ＝１Ω(ｆｋ)(６)㊀㊀因此ꎬ在得到第ｔ棵树之后ꎬ总的损失值变为:ｏｂｊｔ＝ðｎｉ＝１ｌ(ｙｉꎬｙｉｔ)＋ðｔｋ＝１Ω(ｆｋ)(７)㊀㊀最终ꎬ当迭代到ｔ时ꎬ得到的观察值是前ｔ－１迭代的观察值跟第ｔ次迭代的观察值之和ꎬ并且在第ｔ棵树时ꎬ模型总复杂度的值是前ｔ－１迭代的复杂度加上第ｔ迭代的复杂度ꎬ如式(８)所示:ðｔｋ＝１Ω(ｆｋ)＝ðｔ－１ｋ＝１Ω(ｆｋ)()＋Ω(ｆｔ)＝ｃｏｎｓｔ＋Ω(ｆｔ)(８)㊀㊀目标函数变为:ｏｂｊ＝ðｎｉ＝１ｌ(ｙｉꎬｙｉｔ－１＋ｆｔ(ｘｉ))＋ｃｏｎｓｔ＋Ω(ｆｔ)(９)㊀㊀进一步转换为:ｏｂｊ(ｔ)＝ðＴｊ＝１Ｇｊωｊ＋１２Ｈｊ＋λ()ω２ｊéëêêùûúú＋γＴ(１０)㊀㊀最后得:ｏｂｊ＝－１２ðＴｊ＝１Ｇｊ２Ｈｊ＋λ＋γＴ(１１)㊀㊀通过式(１１)可求出树的每个叶子节点具体值ꎬ循环迭代后就可以得到最后的预测值ꎮ２㊀无线传感网离群值检测算法２.１㊀算法流程图本文提出了２种算法:半监督一分类支持向量机和半监督ＸＧＢｏｏｓｔ算法ꎮ算法流程图如图２所示ꎮ自动调整权重SXBT形成强分类器弱分类器的数量是否超过限制形成弱分类器分离异常数据OCSVM自动计算参数υSOCM带标签的数据集中异常数据的比例进行半监督学习（KNN ）输入数据集不带标签的数据集中异常数据的比例是否图２㊀算法流程图Ｆｉｇ.２㊀Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｌｏｗｃｈａｒｔ１９１ 第２期㊀㊀㊀㊀㊀衷卫声等:基于半监督学习的无线传感网离群值检测算法㊀㊀在ＳＯＣＭ算法中ꎬ所有数据都经过ＫＮＮ算法进行标记ꎬ然后在ＯＣＳＶＭ中对参数υ进行自适应调整ꎮ在ＯＣＳＶＭ中ꎬ松弛变量是在训练阶段允许一些误差ꎬ松弛变量值服从υ(０<υɤ１)ꎮ如果υ接近０ꎬ所有数据被判断为正常ꎬ而如果υ接近１ꎬ所有数据被判断为离群值ꎮ本文将数据的离群概率与最近邻数量相结合ꎬ自适应地计算出合适的υ值ꎮ２.２㊀算法推导过程标签数据集是随机的ꎬ其中标签和未标签数据集中预测异常值的概率分别为Ｐ１和Ｐ２ꎮ因为υ是异常值的容错能力ꎬ它也直接决定了可以检测到的异常值最大数量ꎮ因此ꎬ可以假设公式(１２)ꎮυ＝１ＫＰ１＋１－１Ｋæèçöø÷Ｐ２(１２)㊀㊀ＫＮＮ算法中不可避免地会出现预测误差ꎬ预测误差的概率记为Ｐｅｒｒꎮ在ＷＳＮ中ꎬ未标记数据集中实际异常值的概率记录为Ｐ３ꎮ可得到式(１３)ꎮυ＝αＰ１＋βＰ３(１３)式中:α和β为系数ꎬα＋β＝１ꎮ给定一个测试样本ｘ和ｙꎬ如果它的最近邻样本是ｚꎬ那么最近邻分类器出错的概率就是ｘ和ｚ类标签不同的概率ꎮ这样就可以得到Ｐｅｒｒ的计算公式ꎮＰｅｒｒ＝１－ðｃɪＹＰ(ｃ｜ｘ)Ｐ(ｃ｜ｚ)≅１－ðｃɪＹＰ２(ｃ｜ｘ)ɤ１－ａｒｇｍａｘｃɪＹＰ２(ｃ｜ｘ)＝１＋ａｒｇｍａｘｃɪＹＰ(ｃ｜ｘ)()１－ａｒｇｍａｘｃɪＹＰ(ｃ｜ｘ)()ɤ２１－ａｒｇｍａｘｃɪＹＰ(ｃ｜ｘ)()(１４)㊀㊀由式(１４)可知ꎬ最近邻分类器的误差不超过贝叶斯最优分类器误差的２倍ꎮ因此ꎬ可认为Ｐ２和Ｐ３近似相等ꎮ通过式(１３)和式(１４)ꎬ可以得到式(１５)ꎮυ＝αＰ１＋βＰ２(１５)㊀㊀有标签数据和无标签数据的离群数据的概率是Ｐ１和Ｐ２ꎬ所以α＋β＝１ꎮ由于实际情况下标注数据比未标注数据要少ꎬ所以用最近邻数Ｋ作为分母来分配概率是合理的ꎮ最后将式(１５)中的α和β替换为１/Ｋ和(１－１/Ｋ)得到式(１２)ꎮ随后的实验表明ꎬ式(１２)得到的υ值具有更好的性能ꎮ由于ＳＯＣＭ算法在运行时间上表现不佳ꎬ本文用ＸＧＢｏｏｓｔ算法代替ＯＣＳＶＭ算法来形成ＳＸＢＴ算法ꎬ并将ＡｄａＢｏｏｓｔ算法形成的ＳＡＢＴ算法与ＳＸＢＴ算法进行对比ꎮ仿真实验表明ꎬＳＸＢＴ可以在较短时间内完成分类且性能较好ꎮ３㊀仿真实例及分析３.１㊀数据与仿真环境本文环境为固定的无线传感网ꎬ不具备移动性ꎮ实验中的数据集来自于文献[１５]ꎬ文章作者将其放入ｋａｇｇｌｅ网站开源ꎮ整个数据集的分布约为正态分布ꎬ每个节点有不同的环境ꎬ可以进行对照仿真实验ꎬ使得整个仿真实验更加具有合理性ꎮ房屋有２层ꎬ选择９个传感器节点进行分析(如图３和图４)ꎬ节点的主要特征是温度与湿度ꎬ每个传感器节点的信息如表１所示ꎮ这９个节点在１３７ｄ内每隔１０ｍｉｎ收集１次不同环境的数据ꎬ每个节点各收集了１９７３５组温湿度数据ꎮ从整个数据集来看ꎬ其涵盖了４ ５月的范围ꎬ使数据集有很好的完整性ꎮ图３㊀一楼示意图Ｆｉｇ.３㊀Ｆｉｒｓｔｆｌｏｏｒｄｉａｇｒａｍ图４㊀二楼示意图Ｆｉｇ.４㊀Ｓｅｃｏｎｄｆｌｏｏｒｄｉａｇｒａｍ整个仿真实验中ꎬ设备使用ＩｎｔｅｌＣｏｒｅｉ５ＣＰＵꎬ１２ＧＢＲＡＷꎬ实验平台为ＪｕｐｙｔｅｒＬａｂ和ｓｃｉｋｉｔ￣ｌｅａｒｎꎬ２９１ 南昌大学学报(工科版)２０２３年㊀编程语言为Ｐｙｔｈｏｎꎮ本文从每个数据集中选择１０００个数据集ꎬ并在其中添加１０％的异常数据ꎮ部分节点数据集可视化后ꎬ选取节点如图５所示ꎬ黑点为正常数据ꎬ红点为异常数据ꎮ表１㊀节点列表Ｔａｂ.１㊀ＮｏｄｅＬｉｓｔ节点环境节点环境１厨房６户外２客厅７熨衣间３洗衣房８客房４办公房９主卧５浴室1.00.80.60.40.200.80.60.40.21.0图５㊀数据集可视化Ｆｉｇ.５㊀Ｄａｔａｓｅｔｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ３.２㊀模型导入与验证本文的数据通过无线传感器网络收集ꎬ目的是在更短时间内获得更干净的数据集ꎬ因此选用精确度进行对比ꎮ精确度的定义为:Ｐ＝ＴＰＴＰ＋ＦＰ(１６)式中:ＴＰ为成功预测的正常数据数量ꎻＦＰ为未成功预测的数据数量ꎻＰ为成功预测的正常数据数量与预测的正常数据数量之比ꎮ为了增强对比效果ꎬ本文选择ＯＣＳＶＭ算法进行比较ꎮ对于ＯＣＳＶＭꎬυ设置为０.１ꎬγ设置为０.５ꎮＱＳＳＶＭ是快速算法ꎬ不需要设置参数υꎬγ设置为０.５ꎮＳＡＢＴ是一种比较算法ꎮ在ＳＸＢＴ算法中ꎬＫＮＮ中的Ｋ取为７ꎬ弱分类器(ｗｅａｋ)的数量为２５ꎮＳＡＢＴ的参数与ＳＸＢＴ相同ꎮ在ＳＯＣＭ算法中ꎬＫＮＮ中的Ｋ取为７ꎬυ由式(１２)自适应得到ꎬγ为０.５ꎮ本文将９个数据集导入到不同的模型中进行训练ꎬ并选择精确度和时间作为分析标准ꎬ如表２所示ꎮ不同算法精确度及运行时间如图６与图７所示ꎮ３.３㊀综合性能分析从图６可以看出ꎬＳＸＢＴ和ＳＯＣＭ算法的精确度基本接近ＯＣＳＶＭ与ＱＳＳＶＭ算法ꎮ从图７可以看出ꎬＯＣＳＶＭ算法的运行时间最短ꎬＳＡＢＴ算法的运行时间比ＳＸＢＴ算法的运行时间长ꎬＸＧＢｏｏｓｔ算法是更好的替代算法ꎮ表２㊀参数值Ｔａｂ.２㊀Ｐａｒａｍｅｔｅｒｖａｌｕｅｓ参数含义参数值Ｋ邻居个数７ｗｅａｋ弱分类器２５υ容错率自适应γ边界参数０.５100.097.595.092.590.087.585.082.580.0精确度/%SABT SXBT SOCM OCSVM QSSVM876543219节点编号图６㊀精确度Ｆｉｇ.６㊀Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ0.160.140.120.100.080.060.040.02t /sSABT SXBT SOCM OCSVM876543219节点编号图７㊀运行时间Ｆｉｇ.７㊀Ｒｕｎｎｉｎｇｔｉｍｅ４㊀结论㊀㊀本文以高效检测无线传感网离群值并获得干净数据集为目标ꎬ结合最近邻算法和ＯＣＳＶＭ算法提出了ＳＯＣＭ算法ꎬ该算法根据最近邻的数量来自适应地调整算法参数ꎬ解决了离群值检测算法无法自适应调整的问题ꎮ而针对无线传感网的资源有限性问题ꎬ本文提出了ＳＸＢＴ算法ꎬ该算法通过形成弱分类器并自适应调整权重来构建强分类器ꎬ能较好地辨识出正常数据ꎮ实验结果表明ꎬＳＯＣＭ算法能保持较高的准确率ꎬ在自适应调整方式下ꎬ检测算法的准确率接近９６％ꎬ而ＳＸＢＴ算法在保证相同准确率的情况下ꎬ进一步降低了算法运行时间ꎬ使得算法适用于许多小型室内无线传感网ꎮ通过本文所提出的３９１ 第２期㊀㊀㊀㊀㊀衷卫声等:基于半监督学习的无线传感网离群值检测算法算法ꎬ能实现较好的数据检测效果ꎮ在未来的研究中ꎬ应考虑每个ＷＳＮ节点之间的相关性和时空特性ꎬ以进一步解决ＷＳＮ能量限制等问题ꎮ参考文献:[１]㊀ＡＮＡＩＳＳＩＡꎬＫＨＯＡＮＬＤꎬＲＡＫＯＴＯＡＲＩＶＥＬＯＴꎬｅｔａｌ.Ａｄａｐｔｉｖｅｏｎｌｉｎｅｏｎｅ￣ｃｌａｓｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｈｅａｌｔｈｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ[Ｊ].ＡＣＭＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｙｓｔｅｍｓａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０１８ꎬ９(６):１－２０.[２]李昊奇ꎬ应娜ꎬ郭春生.基于深度信念网络和线性单分类ＳＶＭ的高维异常检测[Ｊ].电信科学ꎬ２０１８ꎬ３４(１):３４－４２.[３]金鹏ꎬ夏晓峰ꎬ乔焰ꎬ等.基于深度信念网络的高维传感器数据异常检测算法[Ｊ].传感技术学报ꎬ２０１９ꎬ３２(６):８９２－９０１.[４]ＭＵＲＵＴＩＧꎬＲＡＨＩＭＦＡꎬＢＩＮＩＢＲＡＨＩＭＺＡ.Ａｓｕｒｖｅｙｏｎａｎｏｍａｌｉｅｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓａｎｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓ[Ｃ]//２０１８ＩＥＥＥＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎꎬＩｎ￣ｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＮｅｔｗｏｒｋＳｅｃｕｒｉｔｙ(ＡＩＮＳ).Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２１－２２ꎬ２０１８ꎬＬａｎｇｋａｗｉꎬＭａｌａｙｓｉａ.ＩＥＥＥꎬ２０１８:８１－８６. [５]ＦＡＮＲꎬＪＩＡＮＧＧꎬＷＡＮＧＷ.Ｏｕｔｌｉｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｋ￣ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉ￣ｎｅｓｅＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓꎬ２０２０ꎬ４１(４):７５２－７５７. [６]ＺＨＯＵＹꎬＺＨＵＷＨꎬＦＡＮＧＱꎬｅｔａｌ.Ｓｕｒｖｅｙｏｆｏｕｔｌｉｅｒｄｅ￣ｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ[Ｊ].ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉ￣ｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓꎬ２０２１ꎬ５７(１２):３７－４５. [７]ＬＵＳＪꎬＷＡＮＧＨＲꎬＺＨＯＵＺＪ.Ａｌｌ￣ｉｎ￣ｏｎｅｍｕｌｔｉｃａｔｅｇｏｒｙｒａｍｐｌｏｓｓｍａｘｉｍｕｍｍａｒｇｉｎｏｆｔｗｉｎｓｐｈｅｒｅｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ[Ｊ].ＡｐｐｌｉｅｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬ２０１９ꎬ４９(６):２３０１－２３１４.[８]ＭＩＡＯＸꎬＬＩＵＹꎬＺＨＡＯＨꎬｅｔａｌ.Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｏｎｌｉｎｅｏｎｅ￣ｃｌａｓｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｆｏｒａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｖｅｒｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓꎬ２０１９ꎬ４９(４):１４７５－１４８８.[９]ＺＨＡＮＧＹꎬＭＥＲＡＴＮＩＡＮꎬＨＡＶＩＮＧＡＰ.Ａｄａｐｔｉｖｅａｎｄｏｎｌｉｎｅｏｎｅ￣ｃｌａｓｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ￣ｂａｓｅｄｏｕｔｌｉｅｒｄｅ￣ｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｃ]//２００９ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｄｖａｎｃｅｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＷｏｒｋｓｈｏｐｓ.Ｍａｙ２６－２９ꎬ２００９ꎬＢｒａｄｆｏｒｄꎬＵＫ.ＩＥＥＥꎬ２００９:９９０－９９５.[１０]ＣＨＥＮＧＰꎬＺＨＵＭ.Ｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｉｓ￣ｔｒｉｂｕｔｅｄＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓꎬ２０１５ꎬ１１(８):１－８.[１１]ＺＨＡＮＧＹꎬＭＥＲＡＴＮＩＡＮꎬＨＡＶＩＮＧＡＰＪＭ.Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｏｎｌｉｎｅｏｕｔｌｉｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓｕｓｉｎｇｅｌｌｉｐｓｏｉｄａｌｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ[Ｊ].ＡｄＨｏｃＮｅｔｗｏｒｋｓꎬ２０１３ꎬ１１(３):１０６２－１０７４.[１２]ＣＨＥＮＴＱꎬＧＵＥＳＴＲＩＮＣ.ＸＧＢｏｏｓｔ:ａｓｃａｌａｂｌｅｔｒｅｅｂｏｏｓ￣ｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２２ｎｄＡＣＭＳＩＧＫＤＤＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙａｎｄＤａ￣ｔａＭｉｎｉｎｇ.Ａｕｇｕｓｔ１３－１７ꎬ２０１６ꎬＳａｎＦｒａｎｃｉｓｃｏꎬＣａｌｉｆｏｒｎｉａꎬＵＳＡ.ＮｅｗＹｏｒｋ:ＡＣＭꎬ２０１６:７８５－７９４.[１３]ＳＣＨÖＬＫＯＰＦＢꎬＰＬＡＴＴＪＣꎬＳＨＡＷＥＴＡＹＬＯＲＪꎬｅｔａｌ.Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｏｆａｈｉｇｈ￣ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ[Ｊ].ＮｅｕｒａｌＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎꎬ２００１ꎬ１３(７):１４４３－１４７１. [１４]ＧＨＡＦＯＯＲＩＺꎬＥＲＦＡＮＩＳＭꎬＲＡＪＡＳＥＧＡＲＡＲＳꎬｅｔａｌ.Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｆｏｒｏｎｅ￣ｃｌａｓｓｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｓ[Ｊ].ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓａｎｄＬｅａｒｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓꎬ２０１８ꎬ２９(１０):５０５７－５０７０.[１５]ＣＡＮＤＡＮＥＤＯＬＭꎬＦＥＬＤＨＥＩＭＶꎬＤＥＲＡＭＡＩＸＤ.Ｄａｔａｄｒｉｖｅｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｏｆｅｎｅｒｇｙｕｓｅｏｆａｐｐｌｉａｎｃｅｓｉｎａｌｏｗ￣ｅｎｅｒｇｙｈｏｕｓｅ[Ｊ].ＥｎｅｒｇｙａｎｄＢｕｉｌｄｉｎｇｓꎬ２０１７ꎬ１４０:８１－９７.４９１ 南昌大学学报(工科版)２０２３年㊀。