LOF(Local Outlier Factor)算法是基於密度的異常點檢測算法，適合於高維數據檢測。 核心思想離群點處的密度應該較鄰域內其他點的密度小。 基本概念k距離：對於點p，將其他點與之距離進行從小到大排序，第k個即為k距離k距離鄰域：到點p的距離小於等於k距離點，共k個可達距離 ...

數據挖掘的一個方向，用於反作弊，偽基站，金融欺詐等領域。 　　在之前已經學習了異常檢測算法One C ...

局部異常因子算法-Local Outlier Factor(LOF)在數據挖掘方面，經常需要在做特征工程和模型訓練之前對數據進行清洗，剔除無效數據和異常數據。異常檢測也是數據挖掘的一個方向，用於反作弊、偽基站、金融詐騙等領域。 異常檢測方法，針對不同的數據形式，有不同的實現方法。常用的有基於分布 ...

），Sobel算子，二階拉普拉斯算子等等，是基於尋找梯度強度。 Canny 邊緣檢測算法是John F. ...

　　　　異常點檢測，有時也叫離群點檢測，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比較常見的一類非監督學習算法，這里就對異常點檢測算法做一個總結。 1. 異常點檢測算法使用場景 　　　　什么時候我們需要異常點檢測算法呢？常見的有三種情況。一是在做 ...

所謂異常檢測就是發現與大部分對象不同的對象，也就是發現離群點。一般規定數據具有“正常”模型，而異常被認為是與這個正常模型的偏差。異常點在某些場景下反而令分析者感到極大興趣，如疾病預測，通常健康人的身體指標在某些維度上是相似，如果一個人的身體指標出現了異常，那么他的身體情況在某些方面肯定發生了改變 ...

時序異常檢測算法概覽 2018-09-03 17:08:49 分類： 人工智能與大數據 來自：論智（微信號：jqr_AI），作者：Pavel Tiunov，編譯：weakish來源：statsbot，原文鏈接 編者按：Statsbot CTO ...

　　南大周志華老師在2010年提出一個異常檢測算法Isolation Forest，在工業界很實用，算法效果好，時間效率高，能有效處理高維數據和海量數據，這里對這個算法進行簡要總結。 iTree 　　提到森林，自然少不了樹，畢竟森林都是由樹構成的，看Isolation Forest（簡稱 ...