异常检测综述

• 作者: 李斌 潘志松 陈斌 陈松灿
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 统计 监督学习 无监督学习
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 13-23
• 页数: 11页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

异常检测旨在检测出不符合期望行为的数据,因而适合应用于故障诊断、入侵和欺诈检测以及数据预处理等多个领域.针对目前众多的专用和通用异常检测方法,本文侧重对基于统计的主流异常检测方法进行了回顾,力图提供一个新的结构化的异常检测方法的认识框架,并依据其监督和无监督学习算法的原理进行了简单分类,特别对部分异常检测方法间的等价性进行了深入探讨.