2 局部离群因子(Local Outlier Factor,LOF)算法 2.1 算法思想 局部离群因子(LOF,又叫局部异常因子)算法是Breunig于2000年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法,该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。 如下图中,集合C1是低密度区域,集合C2是高密度区域,依据传统的基于密度的离群点检测算法,点p与C2中...
定义7:(局部)离群因子(((local) outlier factor) 对象p的(局部)离群因子定义为:LO{F_{MinPts}}(p) = \frac{{\sum\limits_{o \in {N_{MinPts}}(p)} {\frac{{lr{d_{MinPts}}(o)}}{{lr{d_{MinPts}}(p)}}} }}{{\left| {{N_{MinPts}}(p)} \right|}} 对象p的离群因子反映了我们...
简介: Python基于局部离群因子LOF算法(LocalOutlierFactor)实现信用卡数据异常值检测项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 异常检测是数据挖掘领域研究的基本问题之一,已被广泛应用于网络入侵检测、信用卡欺诈侦查等...
然后,利用两种无监督机器学习算法:局部离群因子(LOF)和隔离森林(IF),对降维后的数据进行异常检测,并利用累积分布函数和核密度估计确定异常值的阈值大小分别为1.2和0.1,同时以LOF算法为例,为了验证该阈值选择的严谨性,采集无缺陷区域的激光...
LOF算法是建立 在数据点密度比较基础之上的一种异常值检测算法,准确度高。 2.1LOF算法原理 局部离群因子(LocalOutlierFactor)检测算法是一种无监督的异常检测方法,是基于密度 的离群点检测方法中一个比较有代表性的算法。可计算给定数据点相对于其邻居的局部密 度偏差。它认为密度远低于其邻居的样本为异常值。该...
(Local outlier factor,LOF)方法分别在这两个子空间进行故障检测.LNS方法可将多模态数据归一化为单模态数据,使PCA能够更准确地划分主成分子空间和残差子空间,LOF方法能够增强PCA处理非线性数据能力,同时能弥补自身单监控统计量的不足.采用LNS-PCA-LOF方法对非线性数值例子和青霉素发酵过程进行了仿真,与PCA,K近邻故障...
异常检测——局部异常因子(Local Outlier Factor ,LOF)算法 在中等高维数据集上执行异常值检测的另一种有效方法是使用局部异常因子(Local Outlier Factor ,LOF)算法。1、算法思想LOF通过计算一个数值score来反映一个样本的异常程度。这个数值的大致意思是:一个样本点周围的样本点所处位置的平均密度比上该样本点所在位...
针对传统的变压器异常检测方法存在实时性差和效率低的问题,应用主成分分析法和局部离群因子算法(Local Outlier Factor,LOF)相结合的方法设计了变压器异常检测模型.首... 曾冬洲,郑宗华 - 《电气开关》 被引量: 0发表: 2021年 iLOF*:一种改进的局部异常检测算法 异常检测是数据挖掘领域研究的基本问题之一,已被广泛...
鉴于传统局部离群因子算法(Local Outlier Factor)易将稀疏集群与密集集群交界点识别为离群点,本文将"互邻因子"引入到局部离群因子算法计算中,构造互邻因子函数,使正常集群点的互邻因子函数值远小于1,离群点的互邻因子函数值为1.基于"互邻因子"函数的局部离群因子算法,克服传统局部离群因子算法对于特定数据场景离...
个近邻,利用局部离群因子(LocalOutlierFactor,LOF)算法计算可达距离和局部可达密度得到LOF统计量,通过核密度估计计算出此时刻的LOF统计量的控制限;对于新来一个时刻 k 的批次样本,将数据展开成一行,利用与新来样本相对应的建模数据时刻模型的均值和方差,标准化新来数据样本。在训练集中找到新来时刻数据的 k 个近邻,...