TDengine 中 TDgpt 异常检测的数据密度算法

基于数据密度/数据挖掘的检测算法

LOF[1]: Local Outlier Factor(LOF),局部离群因子/局部异常因子,是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法,该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况,首先计算每个数据点的局部可达密度,然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子。该离群因子即标识了一个数据点的离群程度,因子值越大,表示离群程度越高,因子值越小,表示离群程度越低。最后,输出离群程度最大的 topKtopKtopK 个点。

SQL 复制代码
--- 指定调用的算法为LOF,即可调用该算法
SELECT count(*)
FROM foo
ANOMALY_WINDOW(foo.i32, "algo=lof")

后续待添加基于数据挖掘检测算法

  • DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
  • K-Nearest Neighbors (KNN)
  • Principal Component Analysis (PCA)

第三方异常检测算法库

  • PyOD

参考文献

  1. Breunig, M. M.; Kriegel, H.-P.; Ng, R. T.; Sander, J. (2000). LOF: Identifying Density-based Local Outliers (PDF). Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. SIGMOD. pp. 93--104. doi:10.1145/335191.335388. ISBN 1-58113-217-4.
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