估计μ和Σ：
然后将μ和Σ加进异常检测算法之中：
原来的模型之中，Σ除了对角线之外，其他的元素都为0，所以原来的模型的投影是和X轴Y轴对称的，也就是说是多变量高斯分布的特例：
对比：
原始模型中我们可能需要创建新的特征，但是在多变量高斯分布我们不需要创建新的变量（对比之前的投影来看）。
使用多变量高斯分布，当Σ不可逆时，我们需要增加m、减少多余的特征（线性相关）。
估计μ和Σ：
然后将μ和Σ加进异常检测算法之中：
原来的模型之中，Σ除了对角线之外，其他的元素都为0，所以原来的模型的投影是和X轴Y轴对称的，也就是说是多变量高斯分布的特例：
对比：
原始模型中我们可能需要创建新的特征，但是在多变量高斯分布我们不需要创建新的变量（对比之前的投影来看）。
使用多变量高斯分布，当Σ不可逆时，我们需要增加m、减少多余的特征（线性相关）。
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本文标题：异常检测使用多变量高斯分布（Anomaly detection
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/elzcyxtx.html
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