什么是数据挖掘：数据挖掘
异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象。通常，异常对象被称为离群点，因为在数据的散布图中，他们远离其他数据点。异常检测也称为偏差检测、例外挖掘。
异常检测的方法各种各样，所有这些的思想都是：异常的数据对象是不寻常的，或者在某些方面与其他对象不一致。
1.1 异常的成因数据来源于不同的类
自然变异
数据测量和收集误差
1.2 异常检测方法1. 基于模型的技术
首先建立一个模型，异常是那些不能完美匹配的对象。例如，数据分布模型可以通过估计概率分布的参数来创建。如果一个对象不能很好地同该模型拟合，即如果它很可能不服从该分布，则它是一个异常。
2. 基于近邻度的技术
可以在对象之间定义邻近性度量，许多异常检测方法都基于邻近度。异常对象是那些远离大部分其他对象的对象。当数据用二维或三维散布图显示，可以从视觉上检测出基于距离的离群点。
3. 基于密度的技术
对象的密度估计可以相对直接地计算，特别是当对象之间存在近邻性度量时，低密度区域中的对象相对远离近邻，可能被看做异常。
异常检测的三种基本方法：
非监督的
监督的
半监督的
三者的主要区别至少对于对于某些数据而言是类标号（异常或正常）可以利用的程度。
1. 监督的异常检测
要求存在异常类和正常类的训练集（注意：可能有多个正常类或者异常类）
2. 非监督的异常检测
没有提供类标号。在这种情况下，目标是将一个得分（或标号）赋予每个实例，反映该实例是异常的程度。注意，许多相似的异常可能会导致被标记为正常，或有较低的离群点得分。
3. 半监督的异常检测
训练数据包含被标记的正常数据，但是没有关于异常对象的信息。目标是使用有标记的正常对象的信息，对于给定的对象集合，发现异常标号。
1. 用于定义异常的属性个数
对象可以有许多属性，它可能在某些属性上具有异常值，而在其他属性上具有正常值。注意，即使一个对象的所有属性值都不是异常，对象也可能异常。
2. 点的异常程度
二元方式报告对象是否异常：要么正常要么不正常。这不能反映某些对象比其他对象更加极端异常的基本事实。需要有某种对象异常程度的评估，这种评估称为异常或离群点得分。
3. 全局观点与局部观点
一个对象可能相对于所有对象看上去不正常，但是相对于它的局部近邻并非如此。
4. 一次识别一个与多个异常
一次一个：每次识别并删除最异常的实例，重复该过程。一次多个：异常集族一起识别。前者常遇到屏蔽问题，后者可能陷入泥潭。
5. 评估
6. 有效性
各种方案的计算开销显著不同。
2.0 统计方法
统计学方法是基于模型的方法，即为数据创建模型，根据对象的拟合程度来评估他们。
定义 离群点：离群点是一个对象，关于数据的概率分布模型，它具有低概率。
问题：
1. 识别数据集的具体分布
2. 使用属性的个数
3. 混合分布
2.1 检测一元正态分布的离群点高斯分布 N(μ，σ)，第一个参数为均值，第二个为标准差。下图为均值为0，标准差为1的高斯分布的概率密度函数：
来自N(0,1)分布的对象，出现在尾部的机会很小