最近在做
聚类，是利用出租车上车下车地点信息
聚类商圈和生活区域，在实战过程中，遇到了很多问题
其一：
聚类中心点的确定，我们
聚类结果要返回一个经纬度信息，或者说这是一个商圈的中心地点的一个显示，最初是想用K-means做个简单的展示版本，不得不感叹K-means的强大，
聚类结果还是是不错的，不过
聚类中心和附近商圈还是有一定的偏移
其二：异常点比较多。异常点的出现，原因总是很多的，主要是两个原因：数据错误或者这些是小概率事件。对于他们的处理，确实比较麻烦，因为我们知道，根据信息论只是，小概率事件有着更多的信息量，所以有时候他们更有价值，比如在一些金融公司的风控系统，他们希望找到异常账号做分析，往往这些异常账号是非常少的，这就涉及一个小样本数据的问题。
问题一:最近在做调研，思路也有了，可以采用DBSCAN基于区域密度的思路，也可以改进K-means，在距离度量上花点心思，这个实现之后在论述一下，这里就不展开。
问题二：异常监测我参考了一些文献，书籍，做个总结，希望以后用得着
一：定义
Hawkins的离群点定义：离群点是一个观测值，他与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制长生的。（
数据挖掘导论）
没有太多价值的定义。。。不过将就看着吧
二：离群点识别
1,统计学的思路，之前学概率一直不知道分布函数、置信区间、这些东西是做什么的，解除了
数据挖掘之后才发现，原来他们是这么得强大。
这里我们只讨论
正态分布，假设你的一个
特征符合
正态分布（具体为什么现实中有很多是
正态分布，请知乎）分布，我不扯公式，如图所示，
正态分布为N(μ，σ^2)，不知道你们注意到没有当x>u+3σ的概率就很小了，此时我们就可以认为他是离群点了，毕竟是小概率事件嘛。
2、基于紧邻度的检测
离群点给我们的直观感觉是他离其他集中点距离比较远。所以呢，k近邻思路就这么出来了，找出所以点离她最近的k个点算距离，离群点的距离当然是最大的。我很喜欢k近邻思路，最很多
推荐系统中，knn模型就能实现很多有趣的东西，比如类似滴滴的一些app地点
推荐系统，就是计算现在你的行为计算历史行为计算相似度，匹配出最接近的几种订单，把历史订单信息做当前行为推荐，很简单却很高效。
3、基于密度的检测
密度是衡量一个区域点集中的很好的一个判断，密度比较大则点集中，离群点的可能性就比较小，反之则很有可能是离群点。
聚类与异常检测息息相关，我们很好的一种思路就是不管三七二十一，我先sklearn找一个
聚类，然后分析结果，会发现
聚类会把一些异常数值聚出来的
为什么把这个放在最后说，其实有些时候数据分析不必要那么麻烦，excel表，看看图标，找出异常点，结合自己的经验，其实就能找出来了，不过这不够严谨，也是一个很好的思路。
这些是最基础，基于这些思路有很多很好的解决方案。当我们的场景更加复杂时，需要着重研究，简单收集了一些。
Rosner：多个离群点讨论
LOF技术
Chaudhary:使用k-d树提高离群点检测效率
Aggarwal与Yu：使用投影处理高维数据的离群点检测
Shyu:基于主成分分析
不平衡数据集问题
Fox：时间序列异常检测
Lee、Stolfo：入侵检测
这些都是自己收集的资料加上自己的理解，有错之处，请指出。
