局部异常因子识别算法（LOF）

理解与应用：局部异常因子(LOF)算法

最新推荐文章于 2024-01-25 22:37:55 发布

原创

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本文深入探讨局部异常因子(LOF)算法，这是一种用于识别数据集中异常点的有效方法。通过计算样本点与其邻居点的距离比，LOF能够评估一个点在周围环境中的异常程度。它在安全、网络监控、金融风控等领域有着广泛应用。

from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy as np


class LOF:
    def __init__(self, data, k, epsilon=1.0):
        self.data = data
        self.k = k
        self.epsilon = epsilon
        self.N = self.data.shape[0]  # data矩阵的行数，shape[1]矩阵的列数

    def get_dist(self):
        # 计算欧式距离矩阵
        return cdist(self.data, self.data)

    def _kdist(self, arr):
        # 计算k距离
        inds_sort = np.argsort(arr)  # 对欧式距离传过来的每一行数据