[发明专利]异常数据分析方法、装置、设备与计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种异常数据分析方法，其特征在于，所述异常数据分析方法包括如下步骤：

通过数据采集装置采集监控源的历史数据，并对所述历史数据进行清洗，以得到所述历史数据对应的目标数据集；

基于预设算法，对所述目标数据集进行聚类分析，以得到所述目标数据集对应的结果簇；

基于所述结果簇，确定所述监控源的异常问题。

2.如权利要求1所述的异常数据分析方法，其特征在于，所述通过数据采集装置采集监控源的历史数据，并对所述历史数据进行清洗，以得到所述历史数据对应的目标数据集的步骤包括：

通过数据采集装置采集监控源的历史数据，并基于所述监控源的类别，确定所述历史数据所属的转换规则；

基于所述转换规则，将所述历史数据转换为目标数据集。

3.如权利要求1所述的异常数据分析方法，其特征在于，所述基于预设算法，对所述目标数据集进行聚类分析，以得到所述目标数据集对应的结果簇的步骤包括：

在所述目标数据集中的样本中选取k个随机样本作为第一质心，其中，k为随机数，k小于所述样本的样本数；

依次计算所述目标数据集中各样本到各第一质心的距离，并确定当前样本到各第一质心的距离中的第一最小距离，基于所述第一最小距离，确定当前样本在所述第一质心中对应的目标质心，直至所述目标数据集中各样本计算完毕，将所属同一目标质心的样本合为一个簇，以得到第一聚类簇；

计算各第一聚类簇的第二质心，并基于所述第一质心，确定所述第二质心是否变化；

若无变化，则将所述第一聚类簇作为所述目标数据集的结果簇。

4.如权利要求3所述的异常数据分析方法，其特征在于，所述计算各第一聚类簇的第二质心，并基于所述第一质心，确定所述第二质心是否变化的步骤之后，所述方法还包括：

若变化，则依次计算所述目标数据集中各样本到各第二质心的距离，并确定当前样本到各第二质心的距离中的第二最小距离，基于所述第二最小距离，确定当前样本在所述第二质心中对应的目标质心，直至所述目标数据集中各样本计算完毕，将所属同一目标质心的样本合为一个簇，以得到第二聚类簇；

将所述第二质心作为所述第一质心，将所述第二聚类簇作为所述第一聚类簇，并继续执行计算各第一聚类簇的第二质心，并基于所述第一质心，确定所述第二质心是否变化的步骤。

5.如权利要求3所述的异常数据分析方法，其特征在于，所述计算各第一聚类簇的第二质心，并基于所述第一质心，确定所述第二质心是否变化的步骤包括：

计算各第一聚类簇对应的样本的中位数，将所述中位数作为各第一聚类簇的第二质心；

确定所述第二质心与所述第一质心是否一致，其中，若一致，则确定第二质心无变化。

6.如权利要求1所述的异常数据分析方法，其特征在于，所述基于预设算法，对所述目标数据集进行聚类分析，以得到所述目标数据集对应的结果簇的步骤包括：

基于高斯混合模型，确定预设的高斯混合成分个数；

计算所述目标数据集中各样本所属各高斯混合成分的后验概率，并基于所述后验概率和极大似然估计算法，确定所述目标数据集中各样本所属的目标高斯混合成分，将所属同一目标高斯混合成分的样本合为一个簇，得到所述目标数集对应的结果簇。

7.如权利要求1-6任一项所述的异常数据分析方法，其特征在于，所述基于所述结果簇，确定所述监控源的异常问题的步骤之后，所述方法还包括：

获取所述异常问题对应的解决方案，并显示所述异常问题和所述解决方案；

当检测到处理指令时，记录所述处理指令对应的运维人员的信息，并接收所述运维人员对应的终端基于所述异常问题发送的处理数据。