異常檢測(1)——局部異常因子算法
局部異常因子算法（Local Outlier Factor）通過計算“局部可達密度”來反映一個樣本的異常程度，一個樣本點的局部可達密度越大，這個點就越有可能是異常點。 k距離和k距離鄰域 某一點P的k距離（k-distance）很容易解釋，就是點P和距離點P第k近的點之間距離，但不 ...
原文：異常檢測——局部異常因子（Local Outlier Factor ，LOF）算法
在中等高維數據集上執行異常值檢測的另一種有效方法是使用局部異常因子 Local Outlier Factor ，LOF 算法。 算法思想LOF通過計算一個數值score來反映一個樣本的異常程度。這個數值的大致意思是：一個樣本點周圍的樣本點所處位置的平均密度比上該樣本點所在位置的密度。比值越大於 ，則該點所在位置的密度越小於其周圍樣本所在位置的密度，這個點就越有可能是異常點。關於密度等理論概念，詳見 ...
2018-10-25 09:57 0 7311 推薦指數：
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