异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《中篇》
1.异常检测——线性相关方法
真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。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。
一类相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值，另一类方法用一些潜在变量来代表整个数据。前者的代表是 线性回归，后者一个典型的例子是 主成分分析。本文将会用这两种典型的线性相关分析方法进行异常检测。
需要明确的是，这里有两个重要的假设：
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。
- 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