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 ...

数据挖掘的一个方向，用于反作弊，伪基站，金融欺诈等领域。 　　在之前已经学习了异常检测算法One C ...

局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF)在数据挖掘方面，经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗，剔除无效数据和异常数据。异常检测也是数据挖掘的一个方向，用于反作弊、伪基站、金融诈骗等领域。 异常检测方法，针对不同的数据形式，有不同的实现方法。常用的有基于分布 ...

），Sobel算子，二阶拉普拉斯算子等等，是基于寻找梯度强度。 Canny 边缘检测算法是John F. ...

　　　　异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。 1. 异常点检测算法使用场景 　　　　什么时候我们需要异常点检测算法呢？常见的有三种情况。一是在做 ...

所谓异常检测就是发现与大部分对象不同的对象，也就是发现离群点。一般规定数据具有“正常”模型，而异常被认为是与这个正常模型的偏差。异常点在某些场景下反而令分析者感到极大兴趣，如疾病预测，通常健康人的身体指标在某些维度上是相似，如果一个人的身体指标出现了异常，那么他的身体情况在某些方面肯定发生了改变 ...

时序异常检测算法概览 2018-09-03 17:08:49 分类： 人工智能与大数据 来自：论智（微信号：jqr_AI），作者：Pavel Tiunov，编译：weakish来源：statsbot，原文链接 编者按：Statsbot CTO ...

　　南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest，在工业界很实用，算法效果好，时间效率高，能有效处理高维数据和海量数据，这里对这个算法进行简要总结。 iTree 　　提到森林，自然少不了树，毕竟森林都是由树构成的，看Isolation Forest（简称 ...