streaming outlier detection Javascript中数据流的异常检测

在 Javascript 中，数据流的异常值检测是用于预测数据集中异常值的多元正态分布模型的实现。根据这一模型，数据可以分为两类：异常值 和 正常数据。假设正态数据符合高斯分布，我们可以通过选择一个阈值来截断分布的尾部形状。值得注意的是，该算法是对称的，因此能够同时考虑数据分布的两个极端——高值异常 和 低值异常。

阈值的确定通常通过对测试数据集进行交叉验证来估计。为了实现这一算法，我们使用了 syvester.js 库，并在包中的 HTML 文件中展示了实际应用的示例。index1.html 示例适用于三维数据。如果您有更高维度的数据需求，可以通过修改 outlier.js 中的 mergeArrays 方法来实现更广泛的适用性。这一改动只需要调整几行代码，即可处理任意数量的维度数据。

算法的核心原则是从不混合训练集和测试集。我们需要在开始过程前先设置分类器，这样初始数据不会被用于训练集，而是直接馈送到分类器中，从而在训练集上获得协方差矩阵。

如果您希望深入了解多元正态分布模型及其在异常检测中的应用，可以参考以下资源：

1. 可解释性高效的数据流异常检测算法 提供了异常检测算法的详细解析。

2. vc标准正态分布算法正态分布 详细讲解了正态分布算法的数学基础。

3. 论文研究大规模网络数据流异常检测方法研究.pdf 涵盖了大规模数据流异常检测的研究成果。

这些资源不仅帮助您更好地理解算法的实际应用，还能为您的具体需求提供指导性意见。