标签:异常值

数据挖掘

异常检测算法–Isolation Forest

5

xsmile 发布于 2017-06-08

  南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest,在工业界很实用,算法效果好,时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,这里对这个算法进行简要总结。 iTree 提到森林,自然少不了树,毕竟森林都是由树构成的,看Isolation Forest(...

阅读(826)评论(0)赞 (0)

R

信用卡评分模型(R语言)

18

xsmile 发布于 2017-05-09

from http://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/51225156 信用卡评分 2016年1月10日 一、数据准备 1、 问题的准备 •            目标:要完成一个评分卡,通过预测某人在未来两年内将会经历财务危...

阅读(1900)评论(0)赞 (9)

R

使用R语言进行异常检测

13

xsmile 发布于 2016-10-12

来自 http://youhaolin.blog.163.com/blog/static/224494120201422110628586/ 本文结合R语言,展示了异常检测的案例,主要内容如下: (1)单变量的异常检测 (2)使用LOF(local outlier factor,...

阅读(2144)评论(0)赞 (4)

数据挖掘

数据挖掘 特异群组挖掘的框架与应用

7

xsmile 发布于 2015-10-06

特异群组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生命科学研究等领域具有重要应用价值。特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务,但是,特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。为此,系统地阐述了特异群组挖...

阅读(1073)评论(1)赞 (0)