¿Qué enfoques algorítmicos puede utilizar para la detección de anomalías?

1 Métodos estadísticos

Los métodos estadísticos asumen que los datos siguen una determinada distribución y utilizan pruebas estadísticas para determinar si un punto de datos es un valor atípico o no. Por ejemplo, puede utilizar la puntuación z, que mide cuántas desviaciones estándar está un punto de datos con respecto a la media, o el rango intercuartílico, que mide la dispersión del 50 % central de los datos. Los métodos estadísticos son simples y rápidos, pero es posible que no funcionen bien para datos complejos o no lineales, o para datos con múltiples modos o clústeres.

2 Métodos basados en la distancia

Los métodos basados en la distancia miden la distancia a la que se encuentra un punto de datos de sus vecinos más cercanos y lo etiquetan como una anomalía si supera un determinado umbral. Por ejemplo, puede utilizar el algoritmo de k vecinos más cercanos, que asigna una puntuación a cada punto de datos en función de la distancia a sus k vecinos más cercanos, o el algoritmo de factor de valor atípico local, que compara la densidad de un punto de datos con la densidad de sus vecinos. Los métodos basados en la distancia pueden manejar datos multidimensionales y no lineales, pero pueden ser sensibles al ruido, los valores atípicos y la selección de parámetros.

3 Métodos basados en clústeres

Los métodos basados en clústeres agrupan los datos en clústeres en función de la similitud e identifican las anomalías como los puntos de datos que no pertenecen a ningún clúster o que pertenecen a un clúster pequeño o disperso. Por ejemplo, puede utilizar el algoritmo k-means, que divide los datos en k clústeres en función de la distancia a los centroides del clúster, o el algoritmo DBSCAN, que busca clústeres en función de la densidad de los puntos de datos. Los métodos basados en clústeres pueden detectar diferentes tipos de anomalías, pero pueden sufrir problemas de escalabilidad, problemas de calidad del clúster y problemas de selección de parámetros.

4 Métodos basados en la densidad

Los métodos basados en la densidad estiman la densidad de probabilidad de los datos y detectan anomalías como los puntos de datos que tienen una baja probabilidad de ocurrencia. Por ejemplo, puede utilizar el modelo de mezcla gaussiana, que modela los datos como una mezcla de distribuciones gaussianas, o la estimación de la densidad kernel, que utiliza una función kernel para suavizar los datos. Los métodos basados en densidad pueden manejar datos multimodales y no lineales, pero pueden requerir una gran cantidad de datos, recursos computacionales y ajuste de parámetros.

5 Métodos basados en el aislamiento

Los métodos basados en el aislamiento aíslan las anomalías dividiendo aleatoriamente los datos en diferentes entidades y miden lo fácil o difícil que es separar un punto de datos del resto. Por ejemplo, puede utilizar el algoritmo de bosque de aislamiento, que crea un bosque de árboles de decisión que dividen aleatoriamente los datos y asigna una puntuación de anomalías a cada punto de datos en función de la profundidad del árbol. Los métodos basados en el aislamiento son eficaces y escalables, pero es posible que no funcionen bien para datos de alta dimensión o dispersos, o para datos con dependencias complejas.