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：2024-06-10 11:07:26
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)