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人工智能完整词典
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多元异常
通过同时分析多个变量之间的关系和相互作用检测到的统计上异常的观测值，其中每个变量单独来看可能看似正常。
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变分自编码器
一种概率神经网络，它学习正常数据的潜在分布，并通过在该学习分布下的低概率来检测异常。
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鲁棒协方差矩阵
一种对极端值具有鲁棒性的统计估计量，它在计算变量之间关系的同时，最大限度地减少了异常值对估计的影响。
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霍特林T方
一种推广了学生t检验的多元统计量，在考虑协方差结构的同时，测量观测值到分布中心的距离。
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高斯混合模型 (GMM)
一种概率模型，将数据表示为多个高斯分布的组合，其中低概率值表明观测值异常。
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多元DBSCAN
一种基于密度的聚类算法，它将不属于多维空间中任何密集簇的点识别为异常。
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孤立图
一种保留局部关系的多维可视化技术，用于帮助在复杂数据中直观地识别簇和异常。
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鲁棒主成分分析 (Robust PCA)
一种对异常具有鲁棒性的主成分分析变体，它将数据分离成低秩子空间和稀疏异常矩阵。
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基于Copula的检测
一种建模变量间依赖结构的方法，不依赖于它们的边际分布，用于检测多元异常。
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最小协方差行列式 (MCD)
一种稳健估计器，找到具有最小协方差行列式的观测子集，提供对极值具有抗性的估计。
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