异常分析

异常检测学习资源（也称为“异常检测”）是一个充满挑战但又令人兴奋的领域，识别与常规数据分布有偏差的偏远对象。异常检测在多个领域中至关重要，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测和机械单元缺陷检测。该资源库汇集了书籍、学术论文、在线课程和视频、离群数据集以及开源和商业工具包。此外，还涵盖了重要会议和期刊。更多项目将持续添加到该库中。欢迎通过打开问题报告、提交请求或发送电子邮件@（）来建议其他关键资源。愿您享受阅读！

在数据库中，总会存在一些特立独行的对象，它们与其他数据的行为模式格格不入，这些便是孤立点。 如何识别这些“异类”呢？ 统计测试: 假设数据服从某种分布或概率模型，并利用距离度量，那些远离其他数据对象的点就被视为孤立点。 偏差检测: 通过分析对象在主要特征上的差异，而不是依赖统计或距离度量，来识别孤立点。 聚类分析的副产品: 在聚类分析中，那些包含对象数量少于设定阈值的簇，其中的对象通常被视为孤立点。

在进行Oracle SQL查询时，遇到了异常缓慢的情况，需要详细分析其原因。这种情况通常需要查看索引是否正确、SQL语句是否优化等方面。

在某些情况下，软件bug可能导致ORACLE数据库中系统变更号（SCN）异常增长，超出ORACLE设定的正常范围。这种情况可能会导致数据库宕机，尤其是在存在大量分布式事务的企业内部，SCN的剧烈增长可能会扩散到其他数据库。建议安装2012年1月之后的PSU和one-off补丁，并调整相关参数以缓解此问题。同时，建议查找分布式事务的并发源头，优化并发处理，减少SCN增长的风险。该问题已经在客户环境中出现，需引起足够重视。

基于残差分析的异常值检测算法专门针对具有线性回归关系的二维数据，能够有效识别和剔除数据中的异常值。

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

异常检测是数据和机器学习中不可忽视的一部分，是在大量时序数据或高维数据时，了解和使用合适的检测方法重要。如果你对这个话题感兴趣，以下这些资源都挺不错的，你更好地理解和实现异常检测。 异常入侵检测技术探究这篇文章通过深入不同的入侵检测方法，你理解网络安全中的异常行为探测。点击查看。 对于时序数据的异常检测，pyculiarity是一个有用的工具，它支持各种时序数据的异常检测和可视化，你可以在这篇文章中找到详细的使用指南：点击查看。 如果你用的是 Matlab，可以试试iForest的异常检测代码。它是基于孤立森林算法，适用于大数据集的异常检测，下载链接：点击查看。 除了这些，还有多与异常检测相关

教学问卷的聚类和异常检测思路，真的挺值得一看。学生评教这事吧，数据量大又挺杂，怎么从一堆 ABCD 里扒出有用信息，一不小心就翻车。文章用聚类配合PCA，搞了一套方法来筛异常、分群体，思路蛮清晰，应用也还挺广的。 的数据来自真实的教学评价问卷，像授课热情、教学方法这些，都是打分的那种 ABCD 形式，后面还加了权重，是专家定的那种。文章里提到的异常点，比如评分集中在30/60/80/100，这波操作就挺有启发，有不少学生随便点点。你做前端数据可视化的时候，这种数据问题不，图表做得再炫也没用。 文章还提到了怎么通过Pearson 相关系数矩阵，搞清楚哪些题是一个类型的，用聚类方式归类，再来问卷设

使用MATLAB编写的异常值剔除程序，用于数据预处理。

基于深沟球轴承的振动测试数据，统计分析了振动加速度的峰值、波峰因数与异常声之间的关系。研究结果显示，波峰因数与振动加速度的峰值在轴承异常声判定中具有密切相关性。总体变化趋势表明存在一个最佳波峰因数，能够有效提高对轴承异常声的判定准确率，为深沟球轴承振动峰值技术条件标准的制定提供了实验依据。