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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:若到点p的实际距离小于k距离,则为k距离,反之为实际距离局部可达密度:邻域内点到p点可达距离平均值的倒数。 注 ...
2021-11-25 17:48 0 1106 推荐指数:
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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 ...
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。1、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 ...
a.每个数据点,计算它与其他点的距离 b.找到它的K近邻,计算LOF得分 参数含义 ●n_neighbors=20:即LOF算法中的k的值,检测的邻域点个数超过样本数则使用所有的样本进行检测 ●algorithm = 'auto':使用的求解算法,使用默认值即可 ...
异常监测的要点:1. 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。 2. 或者使用阈值设定,结合逻辑回归设定异常,也可以。3. 在数据集中,异常数据点非常少,1%都算多。 在实战中,需要结合实际情况调用包。 数据集 链接:https ...
简介 工作的过程中经常会遇到这样一个问题,在构建模型训练数据时,我们很难保证训练数据的纯净度,数据中往往会参杂很多被错误标记噪声数据,而数据的质量决定了最终模型性能的好坏。如果进行人工二次标记,成本会很高,我们希望能使用一种无监督算法帮我们做这件事,异常检测算法可以在一定程度上解决这个问题 ...
Anomaly Detection,也叫做 异常检测,目的在于让机器知道我所不知道的事情。 1. 什么是 Anomaly(异常)? 虽然说是 异常,但其实是以训练集为核心,判断输入数据是否与训练集中的数据 “类似”。在不同的领域可以有不同的叫法,比如:outlier ...