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docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/02-anomaly-detection.md

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 分析平台内置了6个异常检查模型，分为3个类别，分别是基于统计学的模型、基于数据密度的模型、以及基于深度学习的模型。在不指定异常检测使用的方法的情况下，默认调用 iqr 进行异常检测。
 
 
-### 统计学异常检测方法
-
-- k-sigma<sup>[1]</sup>: 即 ***68–95–99.7 rule*** 。***k***值默认为 3，即序列均值的 3 倍标准差范围为边界，超过边界的是异常值。KSigma 要求数据整体上服从正态分布，如果一个点偏离均值 K 倍标准差，则该点被视为异常点.
-  
-|参数|说明|是否必选|默认值|
-|---|---|---|---|
-|k|标准差倍数|选填|3|
 
 
-- IQR<sup>[2]</sup>：Interquartile range(IQR)，四分位距是一种衡量变异性的方法。四分位数将一个按等级排序的数据集划分为四个相等的部分。即 Q1（第 1 个四分位数）、Q2（第 2 个四分位数）和 Q3（第 3 个四分位数）。 $IQR=Q3-Q1$，对于 $v$, $Q1-(1.5 \times IQR) \le v \le Q3+(1.5 \times IQR)$ 是正常值，范围之外的是异常值。无输入参数。
 
-- Grubbs<sup>[3]</sup>: Grubbs' test，即最大标准残差测试。Grubbs 通常用作检验最大值、最小值偏离均值的程度是否为异常，要求单变量数据集遵循近似标准正态分布。非正态分布数据集不能使用该方法。无输入参数。
-
-- SHESD<sup>[4]</sup>： 带有季节性的 ESD 检测算法。ESD 可以检测时间序列数据的多异常点。需要指定异常点比例的上界***k***，最差的情况是至多 49.9%。数据集的异常比例一般不超过 5%
-  
-|参数|说明|是否必选|默认值|
-|---|---|---|---|
-|k|异常点在输入数据集中占比 $1 \le K \le 49.9$ |选填|5|
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-
-### 基于数据密度的检测方法
-LOF<sup>[5]</sup>: Local Outlier Factor(LOF)，局部离群因子/局部异常因子，是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的一个局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子，该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的 $topK$ 个点。
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-### 基于自编码器的检测方法
-使用自动编码器的异常检测模型。可以对具有周期性的数据具有较好的检测结果。但是使用该模型需要针对输入的时序数据进行训练，同时将训练完成的模型部署到服务目录中，才能够运行与使用。
 
 
 ### 参考文献

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/02-statistics-approach.md

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+title: "检测算法"
+sidebar_label: "检测算法"
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+### 统计学异常检测方法
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+- k-sigma<sup>[1]</sup>: 即 ***68–95–99.7 rule*** 。***k***值默认为 3，即序列均值的 3 倍标准差范围为边界，超过边界的是异常值。KSigma 要求数据整体上服从正态分布，如果一个点偏离均值 K 倍标准差，则该点被视为异常点.
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+|参数|说明|是否必选|默认值|
+|---|---|---|---|
+|k|标准差倍数|选填|3|
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+- IQR<sup>[2]</sup>：Interquartile range(IQR)，四分位距是一种衡量变异性的方法。四分位数将一个按等级排序的数据集划分为四个相等的部分。即 Q1（第 1 个四分位数）、Q2（第 2 个四分位数）和 Q3（第 3 个四分位数）。 $IQR=Q3-Q1$，对于 $v$, $Q1-(1.5 \times IQR) \le v \le Q3+(1.5 \times IQR)$ 是正常值，范围之外的是异常值。无输入参数。
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+- Grubbs<sup>[3]</sup>: Grubbs' test，即最大标准残差测试。Grubbs 通常用作检验最大值、最小值偏离均值的程度是否为异常，要求单变量数据集遵循近似标准正态分布。非正态分布数据集不能使用该方法。无输入参数。
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+- SHESD<sup>[4]</sup>： 带有季节性的 ESD 检测算法。ESD 可以检测时间序列数据的多异常点。需要指定异常点比例的上界***k***，最差的情况是至多 49.9%。数据集的异常比例一般不超过 5%
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+|参数|说明|是否必选|默认值|
+|---|---|---|---|
+|k|异常点在输入数据集中占比 $1 \le K \le 49.9$ |选填|5|
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+### 参考文献
+1. [https://en.wikipedia.org/wiki/68–95–99.7 rule](https://en.wikipedia.org/wiki/68%E2%80%9395%E2%80%9399.7_rule)
+2. https://en.wikipedia.org/wiki/Interquartile_range
+3. Adikaram, K. K. L. B.; Hussein, M. A.; Effenberger, M.; Becker, T. (2015-01-14). "Data Transformation Technique to Improve the Outlier Detection Power of Grubbs's Test for Data Expected to Follow Linear Relation". Journal of Applied Mathematics. 2015: 1–9. doi:10.1155/2015/708948.
+4. Hochenbaum, O. S. Vallis, and A. Kejariwal. 2017. Automatic Anomaly Detection in the Cloud Via Statistical Learning. arXiv preprint arXiv:1704.07706 (2017).

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/03-data-density.md

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+title: "检测算法"
+sidebar_label: "检测算法"
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+### 基于数据密度的检测方法
+LOF<sup>[1]</sup>: Local Outlier Factor(LOF)，局部离群因子/局部异常因子，
+是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的一个局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子，
+该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的 $topK$ 个点。
+
+1. Breunig, M. M.; Kriegel, H.-P.; Ng, R. T.; Sander, J. (2000). LOF: Identifying Density-based Local Outliers (PDF). Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. SIGMOD. pp. 93–104. doi:10.1145/335191.335388. ISBN 1-58113-217-4.

docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/04-machine-learning.md

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+title: "检测算法"
+sidebar_label: "检测算法"
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+### 基于自编码器的检测方法
+使用自动编码器的异常检测模型。可以对具有周期性的数据具有较好的检测结果。但是使用该模型需要针对输入的时序数据进行训练，同时将训练完成的模型部署到服务目录中，才能够运行与使用。