离群点检测算法——LOF（Local Outlier Factor）

异常检测

异常检测的实质是寻找观测值和参照值之间有意义的偏差。数据库中的数据由于各种原因常常会包含一些异常记录，对这些异常记录的检测和解释有很重要的意义。异常检测目前在入侵检测、金融欺诈、股票分析等领域都有着比较好的实际应用效果。

离群点检测

离群点检测是异常检测中最常用的方法之一。离群点检测的主要目的是为了检测出那些与正常数据行为或特征属性差别较大的异常数据或行为，在一些文献中，这些数据和行为又被叫做孤立点、噪音、异常点或离群点，这些叫法中离群点的叫法较为普遍。

离群点检测算法分类

基于统计的离群检测方法

基于聚类的离群检测方法

基于分类的离群检测方法

基于距离的离群检测方法（LOF算法）

基于密度的离群检测方法

基于信息熵的离群检测方法

LOF简介

LOF算法（Local Outlier Factor） Local Outlier Factor ：局部离群因子，是一种基于距离的离群点检测算法。

离群点检测算法——LOF（Local Outlier Factor）相关推荐

局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF)
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 ...
异常检测/离群点检测算法汇总
不存在普遍意义上的最优模型,不过有些模型的表现一直不错,建议优先考虑.对于大数据量和高纬度的数据集,Isolation Forest算法的表现比较好.小数据集上,简单算法KNN和MCD的表现不错. 模 ...
离群点检测——局部离群因子(Local Outlier Factor，LOF)算法
1 概述离群点是观察的数据集中明显异常的数据点,或者说,离群点的数据分布与数据集的整体分布不同.离群点检测的目的是检测出那些与正常数据差别较大的数据点,然后根据具体的问题作进一步处理. 离群点检测算 ...
异常检测——局部异常因子（Local Outlier Factor ，LOF）算法
异常检测--局部异常因子(Local Outlier Factor ,LOF)算法参考文章: (1)异常检测--局部异常因子(Local Outlier Factor ,LOF)算法 (2)http ...
python离群点检测例子_异常点/离群点检测算法
异常点/离群点检测算法发布时间:2018-07-24 14:45, 浏览次数:456 sklearn中关于异常检测的方法主要有两种: 1).novelty detection:当训练数据中没有离群点 ...
解读ICDE‘22论文：基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法
摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架. 本文分享自华为云社区<解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法&g ...
离群点检测算法-基础概念
定义: Hawkins给出的离群点的本质性定义:离群点是数据集中偏离大部分数据的数据,由于偏离其它数据太多,使人怀疑这些数据的偏离并非由随机因素产生,而是产生于完全不同的机制. 大致分类: 一例分析步 ...
异常检测算法概述（全）
异常检测算法概述(全) --序列数据异常检测 1.异常的一些概念及异常检测的挑战 2.异常检测问题的不同方面 3.基于分类的异常检测算法 4.基于最近邻的异常检测技术 5.基于聚类的异常检测技术 ...
异常检测算法之LOF
前言: LOF:Local outlier factor,即局部异常因子.LOF主要是通过比较每个点p和其邻域点的密度来判断该点是否为异常点,如果点p的密度越低,越可能被认定是异常点.至于密度,是通过 ...

离群点检测算法——LOF（Local Outlier Factor）

异常检测

离群点检测

离群点检测算法分类

LOF简介

离群点检测算法——LOF（Local Outlier Factor）相关推荐

最新文章

热门文章