在实际场景中,很多数据集都是多维度的。随着维度的增加,数据空间的大小(体积)会以指数级别增长,使数据变得稀疏,这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战,对距离的计算,聚类都带来了难题。例如基于邻近度的方法是在所有维度使用距离函数来定义局部性,但是,在高维空间中,所有点对的距离几乎都是相等的(距离集中),这使得一些基于距离的方法失效。在高维场景下,一个常用的方法是子空间方法。
集成是子空间思想中常用的方法之一,可以有效提高数据挖掘算法精度。集成方法将多个算法或多个基检测器的输出结合起来。其基本思想是一些算法在某些子集上表现很好,一些算法在其他子集上表现很好,然后集成起来使得输出更加鲁棒。集成方法与基于子空间方法有着天然的相似性,子空间与不同的点集相关,而集成方法使用基检测器来探索不同维度的子集,将这些基学习器集合起来。
有两种常见的集成方法用于异常数据检测:
Feature Bagging,基本思想与bagging相似,只是对象是feature。feature bagging属于集成方法的一种。
孤立森林(Isolation Forest)算法是周志华教授等人于2008年提出的异常检测算法,是机器学习中少见的专门针对异常检测设计的算法之一,方法因为该算法时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,无须标注样本,在工业界应用广泛。孤立森林属于非参数和无监督的算法,既不需要定义数学模型也不需要训练数据有标签。孤立森林查找孤立点的策略非常高效。假设我们用一个随机超平面来切割数据空间,切一次可以生成两个子空间。然后我们继续用随机超平面来切割每个子空间并循环,直到每个子空间只有一个数据点为止。直观上来讲,那些具有高密度的簇需要被切很多次才会将其分离,而那些低密度的点很快就被单独分配到一个子空间了。孤立森林认为这些很快被孤立的点就是异常点。