som-anomaly-detector:用于异常检测目的的 Kohonen SOM 的实现-源码

SOM 异常检测 这个 Python 模块提供了一个非常简单但高效的 Kohonen 自组织映射实现，用于异常检测目的。 该想法基于以下论文： Tian, J., Azarian, MH, Pecht, M. (2014)。 使用基于自组织图的 K 近邻算法进行异常检测。 欧洲预后与健康管理学会会议论文集。 算法简单描述 在一组正常数据（可能包含一些噪声或异常值）上训练某个维度的自组织图。 SOM 中的每个节点，计算映射到该节点的训练向量的数量，假设我们称这个数字为degree 。 删除所有度数小于某个阈值的节点。 对于要评估的数据中的每个观察，执行 k-NN wrt。 SOM 节点。 并计算到找到的节点的平均距离。 这是异常度量。 订购评估数据wrt。 到异常度量。 如何安装 安装可以通过执行： git clone https://github.com/FlorisHoog