Stable Diffusion異常檢測是一種基于隨機游走的異常檢測方法，其主要思想是通過對數(shù)據(jù)進行隨機游走，從而生成一個概率圖，然后根據(jù)概率圖中的穩(wěn)定性來判斷數(shù)據(jù)點是否為異常。具體步驟如下：
構(gòu)建概率圖：首先將數(shù)據(jù)點之間的相似性建模為一個概率圖，其中每個節(jié)點表示一個數(shù)據(jù)點，邊的權(quán)重表示兩個數(shù)據(jù)點之間的相似性。
隨機游走：對概率圖進行隨機游走，即從一個節(jié)點出發(fā)，按照一定的概率選擇下一個節(jié)點，并在每一步更新節(jié)點的概率分布。
穩(wěn)定性判斷：通過多次隨機游走，得到每個節(jié)點的概率分布，并計算每個節(jié)點的穩(wěn)定性指標。穩(wěn)定性指標可以是節(jié)點的熵值、方差等，用于衡量節(jié)點在不同概率分布下的波動情況。
異常檢測：根據(jù)節(jié)點的穩(wěn)定性指標，判斷數(shù)據(jù)點是否為異常。通常來說，穩(wěn)定性較低的節(jié)點很可能是異常點。
通過這種方法，Stable Diffusion可以有效地檢測數(shù)據(jù)中的異常點，并且相對于傳統(tǒng)的基于距離或密度的方法，它對數(shù)據(jù)的分布形狀和噪聲更加魯棒。
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