Вопрос или проблема
Я выполняю обнаружение аномалий на различных наборах данных и подумал сначала кластеризовать набор данных и отправить каждый кластер в разные модели обнаружения аномалий. Я использую HDBSCAN, и в моем тестовом наборе данных я получаю от 10 до 20 кластеров, но когда я провел первый тест в производственной среде, я получил 3500. Как я могу динамически распределить модели обнаружения аномалий между всеми кластерами?
Учитывая вашу цель, я бы предложил вам использовать кластеризацию на основе LOF (местный фактор выброса). Это позволит вам выявить выбросы по отношению к кластерам, а не только глобальные выбросы. Расстояние LOF всех точек данных будет использоваться для выявления аномалий. Здесь вам не нужно беспокоиться о количестве кластеров.
https://en.wikipedia.org/wiki/Local_outlier_factor
Также я бы поставил под сомнение необходимость использования нескольких алгоритмов кластеризации. Они предназначены для использования в специфических сценариях. Следует изучить основное распределение и выбрать лучший алгоритм обнаружения аномалий.
Ответ или решение
В современном мире данных задача обнаружения аномалий приобретает все большую актуальность. Ваша ситуация с резким увеличением числа кластеров при переходе от тестового к производственному окружению — важный вызов, требующий стратегического подхода.
Контекст и проблема
Вы используете HDBSCAN для кластеризации данных, что в тестовом наборе дает от 10 до 20 кластеров, однако в производственных условиях приводит к созданию 3500 кластеров. Это усложняет последующую обработку и применение моделей обнаружения аномалий (AD).
Динамическое повторное применение моделей обнаружения аномалий
Для решения данной проблемы можно рассмотреть следующие шаги:
-
Понимание кластерных особенностей: HDBSCAN является алгоритмом плотностной кластеризации, его чувствительность к плотности данных может резко изменять количество кластеров. Необходимо провести анализ отличий в плотности данных между тестовой и производственной средами.
-
Использование LOF для локальных аномалий: Переход на метод Local Outlier Factor (LOF) может быть целесообразным. LOF предоставляет возможность выявлять локальные аномалии, что может быть полезным при большом количестве кластеров. Этот метод позволяет оценивать степень аномалии, исходя из плотности ближайших соседей, что делает его независимым от глобального распределения кластеров.
-
Адаптивность алгоритмов аномалий: Проведите адаптацию ваших AD моделей таким образом, чтобы они могли автоматически обрабатывать различное количество кластеров. Это может включать в себя динамическое назначение ресурсов или параллельное выполнение задач для повышения производительности.
-
Объединение кластеров: Если слишком большое количество кластеров мешает процессу, можно рассмотреть возможность их объединения. Это поможет снизить сложность и улучшить обрабатываемость данных, но потребует дополнительной настройки и валидации результатов.
Вопрос о многообразии методов
Немаловажной является идея выбора подходящего алгоритма для обнаружения аномалий. Каждый кластеризационный и AD алгоритм имеет свои преимущества и ограничения. Использование нескольких алгоритмов может быть оправдано лишь в случае принципиального различия в данных.
Рекомендации и наблюдения
-
Анализ данных. Проанализируйте данные на предмет присутствия аномалий и вариативности в распределении.
-
Регулярная валидация. Каждую итерацию корректировок и инноваций необходимо тестировать в условиях, максимально приближенных к производственным.
-
Обеспечение масштабируемости. С учетом непредсказуемой роста объемов данных и кластеров в будущем, программное решение должно быть гибким.
Таким образом, стратегия по динамическому применению моделей обнаружения аномалий должна основываться на глубоком анализе данных и адаптивной природе методов анализа. Этот подход позволит эффективно справляться с изменяющимися условиями и обеспечит надежное обнаружение аномалий в больших системах.