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在选择缺陷模式以进行异常检测时,确实需要充分考虑数据的类别和分布。以下是一些关键的考虑因素,以及如何根据这些因素来选择适合的缺陷模式:
一、数据的类别结构化数据:结构化数据通常具有明确的字段和格式,如数据库中的表格数据。
推荐方法:基于统计的缺陷模式(如Z-score、四分位数法)、基于模型的缺陷模式(如使用机器学习模型)。
非结构化数据:非结构化数据没有固定的格式,如文本、图像、音频等。
推荐方法:基于规则的缺陷模式(如基于自然语言处理或图像识别的规则)、无监督学习方法(如聚类算法用于文本或图像数据的异常检测)。
半结构化数据:半结构化数据介于结构化和非结构化之间,如JSON、XML等。
推荐方法:结合结构化和非结构化数据的缺陷模式,例如,使用统计�
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