Anomaly_Detection 源码

异常检测 SODA应用于异常检测 SODA是一种自组织算法,可将数据集划分为非参数数据云。在离线模式下,我们仅通过正常事件(背景)向SODA提供数据集化合物。之后,SODA在其在线模式下重新组织了这些数据云,以遵循流数据模式。因此,通过分析流数据到达前后的数据云之间的差异,可以识别异常数据模式(根据信号)。此分析计算出流数据到达后,每个数据云内部有多少离线数据。因此,具有更多离线数据的数据云更类似于正常事件(背景)。那些没有离线数据的人被视为异常数据云,因为它们不遵循离线数据模式。 内容 Anomaly_Detection.py:我们模型的最新版本; SODA.py:SODA例程和进程的python版本; data_manipulation.py:包含我们模型所使用的所有例程和过程的库; 结果:包含Anomaly_Detection.py脚本输出的文件夹; Analysed_Sig