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【數據建模工具】數據處理算法分享之孤立點分析

2022-10-09 17:56:33 次
孤立點是指數據集中的那些小模式數據，其可能是度量或執行錯誤所導致的，或固有數據中的特異樣本點。是基于聚類的、分析多維數據集的孤立點檢測方法。先是將數據集中的所有樣本按照某種聚類算法做初步聚類，然后根據聚類信息(包括類內距、類間距、類中心等)，計算每一樣本點屬于孤立點的程度，最終根據所屬程度的排序確定指定數量的孤立點。
一、算法思想
孤立點分析，又稱離群點檢測，多維空間中基于聚類的離群點診斷方法從綜合分析的角度，通過聚類和計算樣本點與數據組群之間的距離，以及距離遠近的判斷，實現里全店的診斷以及離群點成因的分析。
離群點分析包括三個階段：第一階段是聚類，即根據“親疏程度”將樣本聚成若干類；第二階段是計算離群度，即在第一階段聚類結果的基礎上，依據距離度量(這里是對數似然距離)，計算所有樣本點的異常性測度指標值(這里是離群度)；第三階段是診斷，即在第二階段異常性度量值的基礎上，確定最終的離群點，并分析導致這些樣本點異常的原因，也就是分析離群點主要在哪些變量方向上呈現異常。以下就這三個階段分別討論。
?第一階段
計算距離閾值與樣本聚類，主要如下：
首先是計算距離閾值，其值在CF樹生長的過程中會被用到。距離閾值的計算公式為：
數據建模工具
其中，數據建模工具為每個數值型列的取值范圍(即max-min )；數據建模工具為各名詞列屬性的取值個數。
然后將所有輸入變量視為聚類變量，進行CF樹聚類，生成一棵完整的聚類樹，其每個葉子結點表示一個聚類。這里的CF樹是個二叉樹，其每個結點存儲了所含樣本的統計信息，具體包括：結點內所有樣本點的數值屬性向量和V，所有樣本點的數值屬性向量平方和SV，所含樣本點數及各樣本ID，以及所含樣本點名詞列的各取值個數統計。
?第二階段
第二階段的任務是在第一階段聚類結果及其統計信息的基礎上，計算各樣本點的離群測度指標值，包括組差異指標GDI、變量差異指標VDI、異常指標值AI及變量貢獻指標VCM。
?第三階段
第二階段計算得到了所有樣本點的GDI、VDI、AI和VCM，本階段將依據這些指標的排序結果，確定離群點并分析離群點異常的原因。
① 將AI按照降序排序，排在前m位的樣本點可能是離群點。同時，m位置的AI值就是離群點的判斷標準。大于該值的為離群點，小于為非離群點。
② 對于離群點，將VDI按照降序排序，排在前L位的變量是導致該點可能異常的主要原因。
二、數據格式
  • 數值型和字符型字段；
三、參數說明
數據挖掘分析

參數 類型 描述
選擇變量 列表框 用戶指定需要進行孤立點分析的屬性列，屬性列的數據類型為數值型
選擇方法 下拉框 提供按照數量和按照比例等方式進行孤立點樣本個數篩選。當按比例指定孤立點個數時，需設置比例大小數值。當按數量指定孤立點個數時，需設置數量的具體數值，默認選擇按照數量
數量 文本框 設置按照數量方式進行孤立點樣本篩選的個數，正整數，默認值為5
比例大小 文本框 設置按照比例方式進行孤立點樣本篩選的比例，正數，取值范圍：(0,1]，默認值為0.01
導致孤立點異常的最主要列個數 文本框 對于多維數據集，算法除了識別出孤立點外，還能夠分析每個孤立點異常的列原因。該參數用于指定要分析前多少個導致孤立點異常的主要因素列，正整型，默認值為1。
四、結果說明
數據建模
屬性列“isExceptional”表明樣本是否為異常孤立點樣本；
屬性列“exceptionCol_1”表明導致異常孤立點的第1個主要因素列；
屬性列“exceptionCol1_degree”表明導致異常孤立點的第1個主要因素列的度；
五、演示實例
通過Tempo機器學習平臺構建如下流程：
Tempo機器學習平臺
【文件輸入】節點配置如下：
Tempo機器學習平臺
【孤立點分析】節點配置如下：
Tempo機器學習平臺
流程運行結果如下：
數據挖掘建模
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