基于加权euclid范数的mts异常检测

为了提高时间序列的异常检测算法的精度,根据主成分的累积贡献率选择序列及其主成分,在k_近邻局部离群点检测算法中采用加权euclid范数距离作为k_近邻距离,从而实现对多变量时间序列的异常检测。为了验证算法的有效性,对测试数据进行了异常检测。实验结果表明,算法的精度和查全率比传统方法具有更大的优越性。