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共叙两岸情深海峡两岸(昆山)中秋灯会28日亮灯

共叙两岸情深海峡两岸(昆山)中秋灯会28日亮灯

中新网苏州9月15日电 (钟升)两岸特色交流活动之一的海峡两岸(昆山)中秋灯会将于28日晚在江南古镇周庄和昆山开发区慧聚广场同步点亮。届时,两岸民众在月下共赏汇聚两岸文化精粹、彰显两岸民俗特色的百余组花灯,共叙两岸情。

汇聚两岸文化精粹、彰显两岸民俗特色的百余组花灯将亮相海峡两岸(昆山)中秋灯会。图为“两岸情一家亲”灯组效果图。昆山宣传部供图

四分位间距(IQR)很重要,因为它用于定义异常值。它是第三个四分位数和第一个四分位数之间的差值(IQR=Q3-Q1)。这种情况下的异常值定义为低于(Q1−1.5x IQR)或boxplot下须或以上(Q3+1.5x IQR)或boxplot上须的观测值。

此代码的输出是一个值大于80小于-40的值的列表。请注意,我传递的数据集是一维数据集。现在,让我们探索多维数据集的更高级方法。

方法1 - 标准差:

昆山妈祖文化交流协会会长、昆山台协会荣誉会长孙德聪说,每年的海峡两岸中秋灯会都得到了两岸同胞的积极响应与支持,看着两岸孩子共同彩绘一个灯笼,结下友谊时,台商们都感到很开心。“两岸关系从小做起,一系列的互动活动为两岸青少年提供了交流平台,为传承传统艺术、民俗文化,注入了新血与青春活力。”

团队成员有大数据专家、算法工程师、图像处理工程师、产品经理、产品运营、IT咨询人、在校师生;志愿者们来自IBM、AVL、Adobe、阿里、百度等知名企业,北大、清华、港大、中科院、南卡罗莱纳大学、早稻田大学等海内外高校研究所。

随机森林(RCF)算法是亚马逊用于检测异常的无监督算法。它也通过关联异常分数来工作。低分值表示数据点被视为“正常”。高值表示数据中存在异常。“低”和“高”的定义取决于应用,但通常的做法是,分数超过平均分的三个标准差被视为异常。详细的算法可以在此文中找到。

在统计学中,如果一个数据分布近似正态分布,那么大约68%的数据值在平均值的一个标准差内,约95%在两个标准差内,约99.7%在三个标准差内。

昆山市台办副主任杨梦霞介绍,昆台融合发展不只是经济合作层面,而是全方位、多领域、深层次的,涉及到科技、教育、文化等方方面面。“海峡两岸(昆山)中秋灯会自2013年举办至今,已经成为两岸同胞交流交往的盛会,灯会期间举办的一系列经贸交流、文化交流、青年交流、灯会嘉年华等活动,用民众喜闻乐见的两岸文化以及各类生活元素,在分享中求共进、在同乐中谋共识。在多角度、全方位地展示昆山风采的同时,进一步促进两岸同胞之间的友谊升华、感情升温。”(完)

完整的示例代码可以在这里找到:

上面的代码显示下面的图。如您所见,它认为高于75或低于-35的所有数据都是异常值。结果与上述方法1非常接近。

灯会期间,港澳台戏曲文化周、妈祖杯垒球邀请赛以及两岸民俗文化交流汇演、两岸摄影展、台企品牌展和夜昆山·慧聚两岸夜市等两岸文化交流融合与互动的活动也将同步开展。“昆山妈祖杯”海峡两岸青年花灯设计比赛、慧聚两岸少儿绘画比赛获奖作品也将亮相灯会。

我将在下面的视频中更详细地解释这个概念:

此代码将输出数组中每个数据点的预测。如果结果为-1,则表示此特定数据点为异常值。如果结果为1,则表示数据点不是异常值。

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现在,让我们从最简单的方法开始探索5种常见的异常检测方法。

这个算法的优点在于它可以处理非常高维的数据。它还可以处理实时流数据(内置于AWS Kinesis分析)以及离线数据。

以上代码的输出是94。这是噪声点的总数。SKLearn将噪波点标记为(-1)。这种方法的缺点是维数越高,精度就越低。你还需要做一些假设,比如估计eps的确切值,这可能很有挑战性。

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为什么我们关心异常?

核心点:为了理解核心点的概念,我们需要关注一些用于定义DBScan作业的超参数。第一个超参数(HP)是min_samples。这只是组成集群所需的最小核心点数量。第二重要的超参数HP是eps。eps是两个样本被视为在同一个聚类之间的最大距离。 边界点与核心点在同一个集群中,但距离集群中心远得多。

据主办方介绍,灯会将围绕“花开并蒂 灯映两岸”主题,以江南传统文化和两岸情为文化根基。周庄灯区将以水乡、古镇、田园江南格局为依托,将传统彩灯与现代光影艺术相融合,展现海峡两岸的风土人情魅力,110多组彩灯组将点亮江南水乡悠然夜生活。闽台风格的慧聚广场灯区,主灯“两岸情一家亲”灯组,以并蒂莲、同源桥为创作灵感,象征着两岸同根同源、同心同生。而寓意两岸千丝万缕联系的时空隧道灯组、“同舟共济抗击疫情”等灯组也是别出心裁、璀璨纷呈。

什么是异常/异常值?

箱体图是通过分位数对数值数据的图形化描述。这是一种非常简单但有效的方法来可视化异常值。把上下胡须(whisker)看作是数据分布的边界。任何显示在胡须上方或下方的数据点都可以被视为异常值或异常值。下面是绘制箱体图的代码:

在统计学中,离群值是不属于某个总体的数据点,它是一种与其他值相差甚远的异常观察,是一种与其他结构良好的数据不同的观察值。

因此,如果有任何数据点超过标准偏差的3倍,那么这些点很可能是异常或异常值。  

这种方法的效果不同。它显式地隔离异常值,而不是通过为每个数据点分配分数来分析和构造正常点和区域。它利用了一个事实,即异常是少数数据点,并且它们的属性值与正常实例的属性值大不相同。该算法适用于高维数据集,是一种非常有效的异常检测方法。由于本文关注的是实现,而不是技术诀窍,因此我将不再进一步讨论算法的工作原理。此文将详细介绍它的工作原理。现在,让我们探索一下代码:

四分位间距(IQR)的概念用于构建箱线图。IQR是统计学中的一个概念,通过将数据集分成四分位数来衡量统计离散度和数据可变性。

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我们现在有智能手表和腕带,可以每隔几分钟检测我们的心跳。检测心跳数据中的异常有助于预测心脏病。交通模式的异常有助于预测事故。它还可以用来识别网络基础设施和服务器之间的通信瓶颈。因此,建立在检测异常之上的用例和解决方案是无限的。

离群点的检测是数据挖掘的核心问题之一。数据的不断扩展和持续增长以及物联网设备的普及,使我们重新思考我们处理异常的方式,以及通过观察这些异常情况可以构建的用例。

这篇论文中给出了一些与孤立森林比较的性能指标。本文的结果表明,RCF比孤立森林更准确、更快速。

孤立森林是一种无监督学习算法,属于集成决策树家族。这种方法不同于以往的所有方法。之前所有的方法都是试图找到数据的正常区域,然后识别出这个定义区域之外的任何异常值或异常值。

例如,您可以清楚地看到列表中的异常值:[20,24,22,19,29,184300,30,18]。当观察值只是一组数字并且是一维时,很容易识别它,但是当你有数千个观察值或多维值时,你需要更聪明的方法来检测这些值。这就是本文将要介绍的内容。

其他的一切都被称为噪声点,那些是不属于任何簇的数据点。它们可以是异常的或非异常的,需要进一步的研究。现在,让我们看看代码。

DBScan是一种将数据分组的聚类算法。它也可以作为一种基于密度的异常检测方法,无论是单维数据还是多维数据。其他的聚类算法,如k-means 和hierarchal聚类也可以用来检测异常值。在本例中,我将向您展示一个使用DBScan的示例,但是在开始之前,让我们先介绍一些重要的概念。DBScan有三个重要概念:

我们生活在一个数据以秒为单位变大的世界。如果使用不当,数据的价值会随着时间的推移而减少。在流中在线或离线在数据集中发现异常对于识别业务中的问题或构建一个在问题发生之前就潜在地发现问题的主动解决方案,或者甚至在为ML准备数据集的探索性数据分析(EDA)阶段,都是至关重要的。我希望您能发现本文有用,请告诉我您的想法在下面的评论部分思考。

简单地说,根据数据的值以及它们与整个数据集的比较,任何数据集或任何一组观测值被划分为四个定义的区间。四分位数将数据分为三个点和四个区间。

我们需要检测异常的另一个原因是,在为机器学习模型准备数据集时,检测所有异常值非常重要,要么去掉它们,要么分析它们,以了解为什么会有异常。