第103章 缺陷模式控制流程(第2/2頁)
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位數法、基於百分位數的閾值設定。
多峰分佈：
資料中存在多個峰值，表明資料可能來自多個不同的群體或類別。
推薦方法：無監督學習方法（如聚類演算法），以識別不同的資料群體，並在每個群體內部進行異常檢測。
稀疏資料：
資料中的大部分值都集中在某個小的範圍內，而其餘值則分散在很大的範圍內。
推薦方法：基於密度的缺陷模式（如dbScAN聚類演算法），可以識別出低密度區域中的異常點。
歸納
在選擇缺陷模式時，需要綜合考慮資料的類別和分佈。對於結構化資料，統計方法和基於模型的方法通常更為有效；對於非結構化和半結構化資料，則可能需要結合基於規則和無監督學習的方法。同時，資料的分佈特性也決定了選擇何種缺陷模式更為合適。例如，正態分佈資料適合使用Z-score或基於距離的方法；偏態分佈資料則更適合使用四分位數法或基於百分位數的閾值設定；多峰分佈資料則可能需要使用聚類演算法來識別不同的資料群體。
總之，選擇適合的缺陷模式需要綜合考慮資料的類別、分佈特性以及分析的目標和需求。