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项目简介
本项目AnomalyFilter是基于Python的孤立森林异常检测系统，主要用于对JMeter在对Splunk数据库进行压力测试过程中产生的异常性能数据进行过滤，适用于性能分析、网络安全检测等领域。
项目的主要特性和功能
主要特性
- 采用孤立森林算法进行异常检测，适合连续性测试数据。
- 借助Canvas模块实现数据分布和异常检测结果的可视化，直观展示数据情况。
- 能在短批处理时间间隔内有效检测离群数据点，具有O(n)的线性时间复杂度。
功能概述
- 读取JMeter生成的CPU和HEC数据。
- 对数据进行清洗和归一化等预处理操作。
- 运用孤立森林算法检测异常数据。
- 通过Canvas模块绘制数据分布和异常检测结果。
- 过滤异常数据，提供处理后的数据用于进一步分析。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，安装使用步骤如下：
1. 安装依赖库：
bash
pip install matplotlib numpy
2. 准备数据：
将JMeter生成的CSV文件（如CPU.csv和HEC.csv）放置在项目文件夹内。
3. 运行主脚本：
bash
python Detect.py
4. 查看结果：
查看生成的图表和过滤后的数据，图表将保存在results文件夹中。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】