在基于密度的离群点检测方法中,最具有代表性的方法是局部离群因子检测方法 (Local Outlier Factor, LOF)。 2 算法简介 在众多的离群点检测方法中,LOF 方法是一种典型的基于密度的高精度离群点检测方法。在 LOF 方法中,通过给每个数据点都分配一个依赖于邻域密度的离群因子 LOF,进而判断该数据点是否为离群点。
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中邻近点的距离小于C1中任何一个数据点与其邻近点的距离,点p会被...
群的性质和零因子的定义。群无零因子的原因主要是由于群的性质和零因子的定义。在数学中，群是一个由集合及定义在其上的二元运算符组成的代数系统。在很多常见的群中，运算的单位元是零元。如果一个群G的零元不是单位元，那么G就称为无零因子群或无平凡子群。对于一个群G，如果存在一个元素a，使...
1.负离群因子值定义 首先,我们需要明确负离群因子值的定义。负离群因子(LOF)是由Breunig等人在2000年提出的一种异常检测算法,它利用了局部邻域区分数据点是否为异常点的思想。负离群因子值定义为一个数据点在邻域内相对于周围点密度的平均比例,即反映出数据点与周围点之间的关系。当该值大于1时,表明该数据点的...
直方图、基数、选择性、群集因子 基本概念 基数(Cardinality) 列唯一键(Distinct_keys)的数量,比如性别,该列只有男女之分,所以这一列基数是2。 选择性(Selectivity) 列唯一键(Distinct_Keys)与行数(Num_Rows)的比值。 直方图 (Histogram)是一种对数据分布质量情况进行描述的工具。它会按照某一列不同值出现数量...
局部离群因子(LOF):识别基于密度的局部异常值 摘要 对于许多KDD应用程序,例如检测电子商务中的犯罪活动、发现罕见的实例或异常值,可能比发现常见的模式更有趣。现有的离群点检测工作把离群点看作是一个二元属性。在本文中,我们认为在许多情况下,为每个对象指定一个异常值的程度更有意义。这个程度称为对象的局部离...
LOF算法通过计算每个数据点的局部离群因子，判断其是否为异常点。关键步骤是确定数据点的邻域密度和可达距离，以此来衡量点的离群程度。对于数据处理，有多种距离度量方法，如欧几里得、汉明、马氏和球面距离等，选择适合的度量有助于提高算法性能。在Python3中，sklearn库提供了LOF的实现，通过导入模块和...
抗种群因子，反社群因子 抗种群因子，反社群因子是2005年公布的海峡两岸动物学名词。 公布时间 2005年全国科学技术名词审定委员会审定公布的海峡两岸动物学名词。出处 《海峡两岸动物学名词》。
《有限群的因子分解与含有可解传递子群的置换群》是李才恒为项目负责人，云南大学为依托单位的面上项目。项目摘要 群的因子分解是把一个群表示为两个真子群的乘积，其中的两个子群称为因子。研究群的因子分解是理解及刻画群的结构的一种重要途径，其思想是通过因子的结构性质去刻画大群的结构。其重要性还在于，群的...