异常检测算法流程图

2024-12-07 11:54:00 0 举报
这段异常检测算法流程图显示了一种有效的方法来识别数据集中的异常值。它通过绘制数据的分布并计算离群点与平均值的偏差来确定异常。首先,通过计算每个数据点的标准差来评估数据的波动性,然后将这些偏差与预先设定的阈值进行比较,以确定哪些数据点被视为异常。此外,该算法还涉及特征选择的过程,以减少噪音并提高准确性。这个过程包括识别最能代表数据集的特征,并使用这些特征进行异常检测。这种分析可以帮助发现潜在的欺诈行为、系统故障或其他重要事件。
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