machine-learning - 使用ELKI MiniGUI通过训练集和测试集进行异常检测

Question

我有:

1. 文件training.arff，仅包含具有正常行为的样本。

2. 文件test.arff，其中包含具有正常和异常行为的样本。

我想使用 ELKI MiniGUI 通过半监督学习进行异常检测。

我相信通常我应该使用training.arff构建/训练模型，然后将模型应用到test.arff。

我使用哪种算法并不重要。

我似乎无法找到将这两个文件放在 ELKI MiniGUI 中的位置，这样我就可以得到我想要的结果。 (只有dbc.in)

*PS:尝试使用weka一周后我放弃了，但我不限于ELKI。

谢谢!!

Answer 1

您的场景是一种监督学习方法。

ELKI 目前仅包括无监督异常值检测方法，不利用“仅正常”训练数据的先验信息。

您可以将训练和测试文件连接到一个文件中，然后运行异常值检测。该领域大多数已发布的算法都是无监督的。在无监督学习中，没有训练数据集——只有一种数据。

请注意，截至 2014 年，ELKI 中提供的大多数算法都是针对数值数据设计的。如果您的数据是分类的，您将能够使用其中的许多数据，但您将需要实现适合您的数据类型的数据类型和距离函数。有一些解析器和距离可用于非数字数据(例如文本数据)，但这不受 ARFF 解析器支持，并且目前也没有用于混合数据的距离函数。