异常检测(1)——局部异常因子算法
局部异常因子算法（Local Outlier Factor）通过计算“局部可达密度”来反映一个样本的异常程度，一个样本点的局部可达密度越大，这个点就越有可能是异常点。 k距离和k距离邻域 某一点P的k距离（k-distance）很容易解释，就是点P和距离点P第k近的点之间距离，但不 ...
原文：异常检测——局部异常因子（Local Outlier Factor ，LOF）算法
在中等高维数据集上执行异常值检测的另一种有效方法是使用局部异常因子 Local Outlier Factor ，LOF 算法。 算法思想LOF通过计算一个数值score来反映一个样本的异常程度。这个数值的大致意思是：一个样本点周围的样本点所处位置的平均密度比上该样本点所在位置的密度。比值越大于 ，则该点所在位置的密度越小于其周围样本所在位置的密度，这个点就越有可能是异常点。关于密度等理论概念，详见 ...
2018-10-25 09:57 0 7311 推荐指数：
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