localOutlierFactor基于临近密度异常值检验

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2023-01-13 02:49:50

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简介局部异常因子算法-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。常用的有基于分布的方法，在上、下α分位点之外的值认为是异常值（例如图1），对于属性值常用此类方法。基于距离的...

1.Local Outlier Factor（局部离群因子）算法的原理；2.python-sklearn中的LOF算法

　　局部异常因子(Local Outlier Factor, LOF)通过计算样本点的局部相对密度来衡量这个样本点的异常情况，可以算是一类无监督学习算法。下面首先对算法的进行介绍，然后进行实验。 LOF算法　　下面介绍LOF算法的每个概念，以样本点集合中的样本点$P$为例。下面的概念名称中都加了一个k-，实际上部分名称原文没有加，但是感觉这样更严谨一些。　　k-邻近距离(k-distance...

1.基本介绍基于邻近的技术是指，当一个数据点的位置或邻近是稀疏时，则将其定义为一个离群点。基于邻近的技术最常见的离群点分析的定义：基于聚类：使用非任何聚类中数据点的成员、其与其他聚类质心的距离、最近的聚类的大小或这些因素的组合来量化异常值评分。聚类问题和异常检测问题有互补关系，其中要么属于聚类，要么属于异常值。基于距离：使用数据点到其k近邻的距离来定义邻近。具有较大k近邻距离的数据点被定义为离群点。基于距离的算法通常比其他两种方法需要执行更详细的粒度。另一方面，这种更大的粒度往往需要

为什么在数据集中，异常值(Outlier or Anomaly)作为不寻常的表征点，无利于后面算法对于数据集中模式的挖掘，甚至会极大地影响性能，或者直接用于一些异常检测的场景，如欺诈检测、安全检测等.异常值检测是数据清洗里非常重要的一步. 定义一般可以利用聚类的思想，定义为分布稀疏且离密度高的群体较远的点通常异常值出现的原因有以下几种：数据收集过程出现问题，录入错误数据测...

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