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LOF异常检测Matlab代码及异常检测资源

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简介：
本资源提供基于LOF（局部离群点因子）算法的异常检测Matlab实现代码及相关资料，适用于数据分析与安全监测等领域。 异常检测（也称为离群点检测）是一个既令人兴奋又具有挑战性的领域，旨在识别偏离常规数据分布的特殊对象。 在许多不同领域中，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测以及机械单元缺陷检测等，异常值检测已经证明了其重要性。 本存储库汇集了一系列资源： - 书籍和学术论文 - 在线课程与视频教程 - 离群点数据集 - 开源及商业工具包 - 相关的重要会议和期刊 未来将不断添加更多项目到此存储库中。如果您有任何宝贵建议，包括推荐其他关键资源，请随时通过提出问题、提交拉取请求或直接发送电子邮件与我联系。 祝您阅读愉快！ 另外，或许您会发现我的另一份相关资料同样有用： 目录 1. 书籍和教程 1.1 图书： - Charu Aggarwal 著：涵盖大多数异常值分析技术的权威教科书。 - Charu Aggarwal 和 Saket Sathe 合著：介绍在离群点检测中应用集成学习方法的一本优秀读物。 - Jiawei Han、Micheline Kamber 及 Jian Pei 编著：第12章专门讨论了异常值检测中的关键问题。 1.2 教程： - 用于异常检测的数据挖掘教程 - 异常值检测技术 - 场地: ACM SIGKD - 年份: 2008年

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  • LOF异常检测Matlab代码及异常检测资源
    优质
    本资源提供基于LOF（局部离群点因子）算法的异常检测Matlab实现代码及相关资料，适用于数据分析与安全监测等领域。 异常检测（也称为离群点检测）是一个既令人兴奋又具有挑战性的领域，旨在识别偏离常规数据分布的特殊对象。 在许多不同领域中，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测以及机械单元缺陷检测等，异常值检测已经证明了其重要性。 本存储库汇集了一系列资源： - 书籍和学术论文 - 在线课程与视频教程 - 离群点数据集 - 开源及商业工具包 - 相关的重要会议和期刊 未来将不断添加更多项目到此存储库中。如果您有任何宝贵建议，包括推荐其他关键资源，请随时通过提出问题、提交拉取请求或直接发送电子邮件与我联系。 祝您阅读愉快！ 另外，或许您会发现我的另一份相关资料同样有用： 目录 1. 书籍和教程 1.1 图书： - Charu Aggarwal 著：涵盖大多数异常值分析技术的权威教科书。 - Charu Aggarwal 和 Saket Sathe 合著：介绍在离群点检测中应用集成学习方法的一本优秀读物。 - Jiawei Han、Micheline Kamber 及 Jian Pei 编著：第12章专门讨论了异常值检测中的关键问题。 1.2 教程： - 用于异常检测的数据挖掘教程 - 异常值检测技术 - 场地: ACM SIGKD - 年份: 2008年
     
  • MATLAB的edge源代码-异常检测(abnormality detection)
    优质
    本项目提供MATLAB实现的边缘检测算法源码，并特别应用于异常检测领域。通过分析图像边界信息，有效识别数据中的异常点和模式，适用于各种需要自动检测偏离正常范围的数据场景。 MATLAB的edge源代码及异常检测 这是在Matlab环境下实现的一个基于Cewu Lu编写的公共代码以及后续论文的研究成果。稀疏组合训练系统的一部分由Ruya Gong根据[1]编写，但具体代码在此未列出。 培训和测试视频可以从该研究的相关项目页面下载。更新版本的视频数据则由朱枫、储奇、侯伯学、庄炳兵及黄腾宇提供。
     
  • 时间序列异常分析Matlab代码-AnomalyDetectionResource:简化异常检测
    优质
    这段资源提供了使用MATLAB进行时间序列数据异常检测的代码和工具。它旨在帮助用户轻松地识别并理解复杂数据集中的异常情况，从而实现更高效的分析与决策。 时间序列异常分析的MATLAB代码以及异常检测的学习资源是一种识别数据集中有趣且有用的外围对象的技术。这项技术在许多领域都至关重要，例如信用卡欺诈分析和机械单元缺陷检测。 此存储库中包含以下内容： - 书籍和学术论文学习资料； - 在线课程与视频教程； - 离群值数据集及异常检测的代码示例； - 异常检测相关库资源； 此外，还提供了一个Python3脚本PaperDownloader用于下载开放获取论文（该功能正在开发中）。 我将持续更新存储库内容，请随时通过提交问题或发送电子邮件的方式提出建议。希望您享受阅读！ 1. 书籍和教程 1.1 图书： - Charu Aggarwal著：涵盖大部分异常值分析技术的经典教科书，是学习的必读材料。 - Charu Aggarwal与Saket Sathe合著：介绍异常检测中合奏学习的基础知识。 - 玛丽安·坎伯（Morganine Kamber）和Jian Pei著：第12章详细讨论了离群值检测的相关要点。 1.2 教程： HPKriegel、Pr.Kröger与A.Zimek于2010年撰写的异常值检测技术教程，发布在ACMSIGKDD上。
     
  • 人体异常行为检测-MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包含使用MATLAB编写的用于识别和分析人体异常行为的数据集及算法代码，适用于科研与教学。 MATLAB人体异常行为检测功能强大，能够识别包括摔倒、慢跑、行走、站立以及伸展运动等多种行为模式，并且配备了图形用户界面（GUI）。对于初学者来说，在学习过程中请保持耐心。
     
  • 一维环境下的LOF异常检测算法演示
    优质
    本段视频演示了一种在一维环境下进行局部 outlier factor (LOF) 异常检测的算法。通过分析数据点的局部密度差异来识别离群值，适用于时间序列等一维数据集。 关于LOF异常检测算法的一维示例代码，我找了很久但未能找到合适的资源，于是自己编写了一个版本。这个例子有助于理解LOF的概念。希望对大家有所帮助。
     
  • 异常轨迹检测源代码：ab source code
    优质
    异常轨迹检测源代码提供了一套用于识别和分析数据集中不寻常移动模式的算法。此代码库适用于研究与开发领域，旨在提高对复杂系统中异常行为的理解。 异常轨迹检测是数据分析领域中的一个重要话题，在安全监控、交通管理以及人员行为分析等领域有着广泛的应用价值。“AbnormalTrajectoryDetection：异常轨迹检测的源代码”项目为研究者与开发者提供了一套用于识别异常轨迹的开源工具，有助于他们更好地理解和实现这一技术。该项目的主要目标是从大量运动数据中找出不符合正常模式的行为，这些异常行为可能是由盗窃、非法入侵或其他不寻常活动引起的。 项目的源代码通常包括以下几个模块： 1. **数据预处理**：在处理轨迹数据时首先需要进行清洗工作，去除噪声和不完整的轨迹，并完成空值填充、异常值处理以及时间序列对齐等步骤。此外，将经纬度坐标转换为UTM坐标系也是必要的一步。 2. **模型训练**：为了识别出正常模式下的行为特征，通常会使用聚类（如K-means）、回归分析或主成分分析（PCA）和自编码器（Autoencoder）等机器学习方法进行异常检测。此阶段需要以正常轨迹数据作为样本进行建模。 3. **特征提取**：选择合适的特征对于提高检测效果至关重要，可以考虑的速度、加速度以及停留时间等因素。有时还需要利用地理信息系统知识来辅助分析，例如通过热点分析和路网信息等手段优化结果。 4. **异常检测算法**：常见的方法包括基于统计的（如Z-Score或IQR）、基于距离的方法（如LOF或DBSCAN）及深度学习技术中的自编码器。这些算法会根据模型所学得的正常轨迹模式来识别与之显著偏离的行为序列。 5. **结果评估**：检测效果需要通过精确率、召回率以及平均精度等指标进行衡量，同时ROC曲线和AUC值也是常用的评价工具之一。在实际应用中还需要考虑假阳性率和假阴性率以确保实用性和可靠性。 6. **项目结构与文档说明**：“AbnormalTrajectoryDetection-master”是项目的根目录名称，其中包含了README文件介绍项目目的、运行指南及依赖库信息等重要资料。 “AbnormalTrajectoryDetection”开源项目为研究者提供了一个实践异常轨迹检测的平台，并帮助开发者快速集成到自己的系统中实现对异常行为的实时监控和预警功能。通过学习源代码可以深入理解异常检测的基本原理和技术，从而更好地解决实际问题。
     
  • Halcon异常检测方法
    优质
    Halcon异常检测方法是指运用Halcon视觉软件进行工业生产中的缺陷识别和质量控制的技术手段，通过图像处理与机器学习算法实现高效准确的产品检测。 Halcon异常值检测可以通过深度学习方法实现。这种方法利用深度学习技术来识别并处理数据中的异常值。
     
  • PyOD - 异常检测用的Python工具包（又称异常值检测）-python
    优质
    PyOD是用于异常检测(或异常值检测)的综合性Python工具包，提供了多种先进的算法以帮助用户识别数据中的异常点。 PyOD 是一个全面且可扩展的 Python 工具包，用于检测多元数据中的异常值（也称为外围对象）。自2017年以来，它已被广泛应用于各种学术研究和商业产品中，并在机器学习社区内通过一系列专门帖子/教程得到了认可。该工具包的特点包括统一的 API、详细的文档以及多种算法的交互式示例。此外，PyOD 还支持高级模型如神经网络/深度学习及异常值集成方法，并尽可能使用 numba 和 joblib 以 JIT 编译和并行化技术优化性能。它兼容 Python 2 及 Python 3 环境。 需要注意的是，Python 2.7 的维护将于2020年结束，在此之后不再推荐继续使用该版本的 Python 进行开发工作。
     
  • Matlab普氏分析异常检测代码-Abnormal-Detection
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的普氏分析异常检测代码，适用于数据分析和故障排查场景。通过统计学方法识别数据集中的离群点，帮助用户快速定位问题区域。 MATLAB普氏分析代码异常检测学习资源（也称为“异常检测”）是一个令人兴奋且充满挑战的领域，其目的在于识别与常规数据分布存在偏差的偏远对象。异常检测在许多关键领域中至关重要，例如信用卡欺诈分析、网络入侵检测和机械单元缺陷检测等。该存储库收集了以下内容： - 书籍和学术论文 - 在线课程和视频 - 离群数据集 - 开源及商业图书馆/工具包 - 关键会议与期刊 更多项目将陆续添加至存储库中，欢迎通过提出建议、提交请求等方式提供其他关键资源。 目录： 1. 书籍和教程 1.1 图书 Charu Aggarwal著：涵盖大部分异常值分析技术的经典教科书。是该领域的重要参考读物。 Charu Aggarwal与Saket Sathe合著：一本出色的入门书籍，适用于离群数据分析的整体学习。 Hanjiawei、Micheline Kamber和Jian Pei撰写：第12章讨论了多项关键点的异常值检测方法。 1.2 讲解教程 标题会场年份 参考材料 数据挖掘以进行异常检测 PKDD 2008 年 离群值检测技术 ACM SIGKDD 2010 异常检测：教程 ICDM 2011
     
  • MATLAB编程 小波检测异常值代码.zip
    优质
    本资源提供了一个利用MATLAB和小波变换技术进行数据异常值检测的完整代码包。适合从事信号处理、数据分析等领域研究者学习参考。 131.MATLAB编程 小波异常值提取代码.zip