MATLAB用拟合出的代码绘图-anomaly_detection:一种异常检测算法,用于检测数据集中的异常行为

时间:2021-05-21 17:20:46
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文件名称:MATLAB用拟合出的代码绘图-anomaly_detection:一种异常检测算法,用于检测数据集中的异常行为
文件大小:631KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-21 17:20:46
系统开源 MATLAB用拟合出的代码绘图异常检测 将执行异常检测算法以检测数据集中的异常行为。 在提供的示例中,我们将检测服务器计算机中的异常行为。 我将首先通过一个简单的数据集演示异常检测算法(每个示例仅由两个功能来描述),以便我们可以直观地看到该算法的功能。 然后,我们将转到一个更现实的数据集(每个示例均由11个功能描述)。 但是,该算法也可以应用于您自己的数据集! 这种异常检测算法是根据Andrew Cg在Coursera上的机器学习课程的第八部分的第一部分改编而来的。 运行项目 确保已安装MATLAB或Octave。 将项目克隆到本地计算机。 运行anomalydetection.m。 对于指导性实施,您可以运行实时脚本AnomalyDetection.mlx。 项目详情 将实施异常检测算法以检测服务器计算机中的异常行为。 但是,此数据集是任意的,该算法也可以应用于您的数据集! 在我们的第一个示例中,这些功能测量每个服务器响应的吞吐量(mb / s)和等待时间(ms)。 提供了一个示例数据集,其中m = 307个有关服务器行为方式的示例。 因此,我们有一个未标记的数据集。 怀疑这些示例中
【文件预览】:
anomaly_detection-master
----estimateGaussian.m(232B)
----images()
--------anomalydetection2d.png(506KB)
----AnomalyDetection.mlx(116KB)
----multivariateGaussian.m(829B)
----visualizeFit.m(582B)
----anomalydetection.m(2KB)
----README.md(5KB)
----ex8data1.mat(9KB)
----selectThreshold.m(689B)

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