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...
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...
这个程度称为对象的局部离群因子(Local Outlier Factor, LOF)。它是局部的,因为程度取决于对象相对于周围邻域的隔离程度。我们给出了详细的形式化分析,表明LOF具有许多理想的性质。通过使用真实世界的数据集,我们证明了LOF可以用来发现异常值,这些异常值似乎是有意义的,但是不能用现有的方法来识别。最后,对算法的性能...
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...
基于局部离群因子算法的变压器异常检测 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 被引量: 0发表: 2021年 基于局部离群因子算法的变压器异常检测 针对传统的变压器异常检测方法...
异常检测(1)——局部异常因子算法 局部异常因子算法(Local Outlier Factor)通过计算“局部可达密度”来反映一个样本的异常程度,一个样本点的局部可达密度越大,这个点就越有可能是异常点。k距离和k距离邻域 某一点P的k距离(k-distance)很容易解释,就是点P和距离点P第k近的点之间距离,但不包括P。假设P是学校,...
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...
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...
针对化工间歇生产过程的多模态问题,为了提高故障检测性能,将滑动窗口技术与局部离群因子(LOF)算法相结合,提出了一种新的动态多向局部离群因子(dynamic multiway local outlier factor,DMLOF)用于工业过程在线故障检测的方法.首先将间歇过程数据展开成二维数据,利用滑动窗口技术分别在时间片内运用局部离群因子算法计算LOF...
动态多向局部离群因子算法的间歇过程在线故障检测方法,所述方法包括以下过程: 将在生产过程中正常情况下采集到的一定量的批次数据作为建模数据的训练集,利用滑动窗口技术,在每个窗口内将三维数据展开成二维,进行标准化处理。然后在每个窗口内找到训练集 k 个近邻,利用局部离群因子(LocalOutlierFactor,LOF)算法计算可达距...