异常检测—LOF算法简介以及Python实现
LOF(Local Outlier Factor)算法是基于密度的异常点检测算法，适合于高维数据检测。 核心思想离群点处的密度应该较邻域内其他点的密度小。 基本概念k距离：对于点p，将其他点与之距离进行从小到大排序，第k个即为k距离k距离邻域：到点p的距离小于等于k距离点，共k个可达距离 ...
原文：Python实现异常检测AnomalyDetection
异常监测的要点： . 适用于数据集符合某种分布，能够转换为某种分布也算，比如车的航行轨迹，就不能用这招。 . 或者使用阈值设定，结合逻辑回归设定异常，也可以。 . 在数据集中，异常数据点非常少， 都算多。 在实战中，需要结合实际情况调用包。 数据集 链接：https: pan.baidu.com s IU sG LHrVxHE e I SHw 提取码： ihl 代码 ...
2020-02-08 21:13 0 398 推荐指数：
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