離羣點檢測算法——LOF（Local Outlier Factor）

異常檢測 異常檢測的實質是尋找觀測值和參照值之間有意義的偏差。數據庫中的數據由於各種原因常常會包含一些異常記錄，對這些異常記錄的檢測和解釋有很重要的意義。異常檢測目前在入侵檢測、金融欺詐、股票分析等領域都有着比較好的實際應用效果。 離羣點檢測是異常檢測中最常用的方法之一。離羣點檢測的主要目的是爲了檢測出那些與正常數據行爲或特徵屬性差別較大的異常數據或行爲，在一些文獻中，這些數據和行爲又被叫做孤立點

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