数据集中不同维度的数据间通常有高度的相关性，在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。
异常检测可以通过线性回归/PCA方法来进行异常检测。

利用线性方法来做异常检测，前提是有两个重要的假设：

假设一：近似线性相关假设。线性相关假设是使用两种模型进行异常检测的重要理论基础。

假设二：子空间假设。子空间假设认为数据是镶嵌在低维子空间中的，线性方法的目的是找到合适的低维子空间使得异常点(o)在其中区别于正常点(n)。

  基于这两点假设，在异常检测的第一阶段，为了确定特定的模型是否适合特定的数据集，对数据进行探索性和可视化分析是非常关键的。

2、线性回归

在线性回归中，我们假设不同维度的变量具有一定的相关性，并可以通过一个相关系数矩阵进行衡量。因此对于特定的观测值，可以通过线性方程组来建模。在实际应用中，观测值的数量往往远大于数据的维度，导致线性方程组是一个超定方程，不能直接求解。因此需要通过优化的方法，最小化模型预测值与真实数据点的误差。

线性回归是统计学中一个重要的应用，这个重要的应用往往是指通过一系列自变量去预测一个特殊因变量的值。在这种情况下，异常值是根据其他自变量对因变量的影响来定义的，而自变量之间相互关系中的异常则不那么重要。这里的异常点检测主要用于数据降噪，避免异常点的出现对模型性能的影响，因而这里关注的兴趣点主要是正常值(n)。

我们通常所说的异常检测中并不会对任何变量给与特殊对待，异常值的定义是基于基础数据点的整体分布，这里我们关注的兴趣点主要是异常值(o)。

即一个特定的变量被认为是特殊的，最优平面是通过最小化该特殊变量的均方误差而确定的。而我们通常所说的异常检测中并不会对任何变量给与特殊对待，异常值的定义是基于基础数据点的整体分布，因此需要采用一种更一般的回归建模：即以相似的方式对待所有变量，通过最小化数据对该平面的投影误差确定最佳回归平面。在这种情况下，假设我们有一组变量 $X_{1}… X_{d}$， 对应的回归平面如下：

$$a_{1} \cdot X_{1}+\ldots+a_{d} \cdot X_{d}+a_{d+1}=0$$

  为了后续计算的方便，对参数进行如下约束：
$$\sum\limits_{i = 1}^d {a_i^2 = 1} $$
  以$L_{2}$范数作为目标函数：
$$L = {\left\| {U \cdot A} \right\|_2}$$

  这样的一个问题可以通过主成分分析方法得到有效解决，我们会单独用一个部分进行讨论。

3、主成分分析

  上一节的最小二乘法试图找到一个与数据具有最佳匹配 $(d−1)$ 维超平面。主成分分析方法可用于解决这一问题的广义版本。具体来说，它可以找到任意 $k( k<d )$ 维的最优表示超平面，从而使平方投影误差最小化。

3.1 原理推导

对于 $d$ 维，包含 $N$ 个样本的数据，用 $R_{i}$ 表示其中第 $i$ 行为：$[x_{i1}... x_{id}]$。由此可以得到 $d \times d$ 的协方差矩阵（标准的PCA应当计算相关系数矩阵，即对数据进行均值为0方差为1的标准化处理，而协方差矩阵只需要减去均值即可）:

$$ Σ = (R - \bar{R})^{T} \cdot (R - \bar{R}) ​ $$

易知协方差矩阵 $Σ$ 是对称并且半正定的，因此可以进行相似对角化：

$$ Σ = P \cdot D \cdot P^{T}​ $$

这里的 $D$ 为对角矩阵，对角元素为特征值；$P$ 为标准正交矩阵，每一行为对应的特征向量；这些标准正交向量提供了数据应该投影的轴线方向。与异常检测相关的主成分分析的主要性质如下：

• 如果前 $k$ 的特征向量选定之后（根据最大的$k$个特征值），由这些特征向量定义的 $k$ 维超平面是在所有维度为 $k$ 的超平面中，所有数据点到它的均方距离尽可能小的平面。
• 如果将数据转换为与正交特征向量对应的轴系，则转换后的数据沿每个特征向量维的方差等于相应的特征值。在这种新表示中，转换后的数据的协方差为0。
• 由于沿特征值小的特征向量的转换数据的方差很低，因此沿这些方向的变换数据与平均值的显着偏差可能表示离群值。

需要注意的是，相比2.2节的内容，这里提供了一个更加普遍的解决方法。2.2中的内容可以归为主成分分析中只保留最大特征值对应的特征向量的情况。

 在得到这些特征值和特征向量之后，可以将数据转换到新的坐标系中。以 $Y_{1}...Y_{N}$ 表示新坐标系中的数据，这些数据可以通过原始向量 $R_{i}$ 与包含新轴系的标准正交特征向量矩阵 $P$ 的乘积来实现。

$$ {Y_i} = {R_i} \cdot P​ $$

在许多涉及高维数据集的真实场景中，很大一部分特征值往往非常接近于零。这意味着大多数数据都沿着一个低维的子空间排列。从异常检测的角度来看，这是非常方便的，因为离这些投影方向非常远的观测值可以被假定为离群值。例如，对于特征值较小（方差较小）的特征向量 $j$，第 $i$ 条记录的 $y_{ij}$ 与 $y_{kj}$ 的其他值的偏差较大，说明有离群行为。这是因为当$j$固定而$k$变化时，$y_{kj}$ 的值应当变化不大。因此，$y_{ij}$ 值是不常见的。

在不选取任何特定的 $k$ 维集合的情况下，一种更精确的异常检测建模方法是使用特征值来计算数据点沿每个主分量方向到质心的归一化距离。设 $e_{j}$为第 $j$ 个特征向量，$λ_{j}$ 为沿该方向的方差(特征值)。数据点$\bar{X}$相对于对数据质心$\bar{\mu} $的总体归一化异常得分可以由下式给出:

$$ S \operatorname{core}(\bar{X})=\sum_{j=1}^{d} \frac{\left|(\bar{X}-\bar{\mu}) \cdot \bar{e}_{j}\right|^{2}}{\lambda_{j}} $$

值得注意的是，对异常得分的大部分贡献是由 $λ_{j}$ 值较小的主成分的偏差提供的，这一点上文中有提及过。主成分分析比因变量回归能更稳定地处理少数异常值的存在。这是因为主成分分析是根据最优超平面来计算误差的，而不是一个特定的变量。当数据中加入更多的离群点时，最优超平面的变化通常不会大到影响离群点的选择。因此，这种方法更有可能选择正确的异常值，因为回归模型一开始就更准确。

3.2 归一化问题

  当不同维度的尺度差别较大时，使用 $PCA$ 有时并不能得到直观有效的结果。例如，考虑一个包含年龄和工资等属性的人口统计数据集。工资属性的范围可能是几万，而年龄属性几乎总是小于100，使用主成分分析会导致主成分被高方差属性所控制。对于一个只包含年龄和工资的二维数据集，最大的特征向量几乎与工资轴平行，这会降低异常点检测过程的有效性。因此，一个自然的解决方案是对数据进行均值为0方差为1的标准化处理。这隐含地导致在主成分分析中使用相关矩阵而不是协方差矩阵。当然，这个问题并不是线性建模所独有的，对于大多数异常检测算法，都需要使用这样的预处理。

3.3 PCA代码

前面数据处理部分参考异常检测系列(1)：基于统计学-非参数方法HBOS中的代码实现部分

from pyod.utils.data import generate_data
from pyod.models.pca import PCA
from pyod.utils.data import evaluate_print
from pyod.utils.example import visualize

contamination = 0.1  # 异常样本的比例
n_train = 200  # 训练样本数
n_test = 100  # 测试样本数

X_train, X_test, y_train, y_test = generate_data(
    n_train=n_train,
    n_test=n_test,
    n_features=2,
    contamination=contamination,
    random_state=42,
    behaviour='new'
)

模型训练：

clf_name = 'PCA'
clf = PCA()
clf.fit(X_train)

结果：

y_train_pred = clf.labels_  # 二元标签 (0: inliers, 1: outliers)
y_train_scores = clf.decision_scores_  # raw outlier scores

y_test_pred = clf.predict(X_test)  # outlier 标签 (0 或 1)
y_test_scores = clf.decision_function(X_test)  # outlier scores

print("\nOn Training Data:")
evaluate_print(clf_name, y_train, y_train_scores)
print("\nOn Test Data:")
evaluate_print(clf_name, y_test, y_test_scores)

On Training Data:
PCA ROC:0.8964, precision @ rank n:0.8

On Test Data:
PCA ROC:0.9033, precision @ rank n:0.8

数据可视化

visualize(clf_name, X_train, y_train, X_test, y_test, y_train_pred,
          y_test_pred, show_figure=True, save_figure=False)

4、回归分析的局限性

回归分析作为检测离群值的工具有一些局限性。这些缺点中最重要的是在本章的一开始就讨论了，其中探讨了回归分析的数据特定性质。特别是，为了使回归分析技术有效，数据需要高度相关，并沿着低维子空间对齐。当数据不相关，但在某些区域高度聚集时，这种方法可能不会有效。

另一个相关的问题是，数据中的相关性在本质上可能不是全局性的。子空间相关性可能是特定于数据的特定位置的。在这种情况下，由主成分分析发现的全局子空间对于异常检测是次优的。因此，为了创建更一般的局部子空间模型，有时将线性模型与邻近模型结合起来是有用的。

5、总结

真实数据中，数据不同属性之间往往具有显著的相关性。在这种情况下，线性建模可以提供一种有效的工具来从底层数据中移除异常值或者进行异常检测。对于其他基于因变量回归的应用，线性建模是一种工具，去除异常值对于提高此类应用的性能是非常重要的。在大多数情况下，主成分分析提供了去除异常值和进行异常检测最有效的方法，因为它对存在少数异常值的数据更有鲁棒性。

参考资料

[1] 《Outlier Analysis》——Charu C. Aggarwal

[2] Anomaly Detection: A Survey VARUN CHANDOLA, ARINDAM BANERJEE, and VIPIN KUMAR University of Minnesota

[3] Anomaly Detection: A Tutorial

[4] Data Mining Concepts and Techniques Third Edition