异常检测(三)——Local Outlier Factor(LOF)

局部异常因子(LOF)是一种在中等高维数据集上执行异常值检测的有效方法。算法通过比较样本点与其周围点的相对密度来确定异常程度。LOF值越大,表示该点可能越异常。本文介绍了LOF的算法思想、理论、关键参数和使用sklearn的实例。

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置的密度。比值越大于1,则该点所在位置的密度越小于其周围样本所在位置的密度,这个点就越有可能是异常点。关于密度等理论概念,详见下面第二部分。

2、LOF的具体理论

关于LOF的理论,可以参考这篇文章,写的非常详细具体!

3、LocalOutlierFactor主要参数和函数介绍

class  sklearn.neighbors. LocalOutlierFactor ( n_neighbors=20 algorithm=’auto’
localoutlierfactor(局部离群因子)是一种常用的异常数据检测方法。其基本思想是判断一个数据点是否为异常点,需要考虑其周围邻居点的密度和分布情况。 对于给定的数据集,localoutlierfactor方法首先计算出每个数据点的局部密度,即该点周围邻居点的密度,通过设定邻居点的个数K来确定。如果一个数据点的K个邻居点很近,说明它处在一个高密度的区域,那么该点的局部密度就会较高;相反,如果这些邻居点离得较远,说明它处在一个低密度的区域,那么该点的局部密度就会较低。 接着,对于每个数据点,计算出其与邻居点相对密度的比例,即局部离群因子(LOF)。如果一个数据点的LOF大于1,说明该点周围的邻居点的密度比它自身密度更低,即该点是异常点;相反,如果LOF小于1,则说明该点周围的邻居点的密度比它自身密度更高,即该点是正常点。 通过计算数据集中每个点的LOFlocaloutlierfactor方法能够有效地识别出异常数据点。与传统的基于距离或数异常检测方法相比,localoutlierfactor可以更好地适应不同数据分布的情况,并且在处理高维数据和大规模数据时也具有较好的效果。 总之,localoutlierfactor是一种基于密度的异常数据检测方法,通过考虑数据点的局部密度和分布情况,判断数据点是否为异常点,具有较好的鲁棒性和适应性。
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