異常檢測（三）——Local Outlier Factor（LOF）
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。 1、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1，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
相關文章
- 1. LOF-Local Outlier Factor
- 2. 離羣點檢測算法——LOF（Local Outlier Factor）
- 3. 局部異常因子算法 Local Outlier Factor（LOF）
- 4. 異常檢測LOF
- 5. 機器學習-異常檢測算法（二）：Local Outlier Factor
- 6. Python機器學習筆記：異常點檢測算法——LOF（Local Outiler Factor）
- 7. Local Outlier Factor
- 8. 異常點檢測
- 9. 異常檢測
- 10. 異常點/離羣點檢測算法——LOF
- 更多相關文章...
- • PHP 7 異常 - PHP 7 新特性
- • C# 異常處理 - C#教程
- • 常用的分佈式事務解決方案
- • RxJava操作符（三）Filtering
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
