MATLAB实现的RPCA数据异常检测系统

资 源 简 介

本项目基于鲁棒主成分分析（RPCA），将输入数据分解为低秩和稀疏分量以识别异常。提供完整的MATLAB实现，支持多维数据分析，适用于工业监控、金融风控等场景。

详 情 说 明

RPCA异常检测系统

项目介绍

本项目是一个完整的RPCA（鲁棒主成分分析）异常检测系统，主要用于检测数据中的异常值或异常模式。系统通过鲁棒主技术将输入数据矩阵分解为低秩分量和稀疏分量，其中稀疏分量包含了检测出的异常数据点。本系统实现了RPCA算法的完整流程，并提供了灵活的数据生成和导入功能，适用于各种异常检测场景。

功能特性

• 完整的RPCA算法实现：基于增广拉格朗日乘子法（ALM）优化和奇异值阈值（SVT）技术
• 灵活的数据输入支持：

- 用户自定义生成的测试数据集（维度、密度、异常比例等参数可调） - 外部导入实际数据集（支持.csv、.mat等矩阵格式）

• 直观的结果输出：

- 重构后的低秩矩阵L（表示正常数据模式） - 稀疏矩阵S（包含检测出的异常值） - 异常检测结果可视化（包括原始数据、低秩分量和稀疏异常点） - 异常检测性能评估报告（包括检测准确率、精确率、召回率等指标）

使用方法

1. 数据准备：选择使用生成的测试数据或导入外部数据集
2. 参数设置：根据数据特性调整RPCA算法参数
3. 执行分析：运行主程序开始异常检测
4. 结果查看：分析输出的矩阵结果、可视化图表和性能报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括：数据生成与导入模块的调度、RPCA算法参数设置与执行、异常检测结果的全面分析与可视化展示，以及性能评估报告的生成。该文件通过模块化设计集成了系统的完整工作流程，为用户提供了一站式的异常检测解决方案。