离群点检测:使用四个数据集对比kNN和LOF算法 python实现

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本文通过Python实现,对比了kNN和LOF两种离群点检测算法在四个数据集上的效果,包括月亮、斑点、环形和线性可分数据集。实验结果显示,LOF算法在多数情况下,尤其是在非线性可分数据集上,表现出更好的离群值识别能力。

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离群点检测:使用四个数据集对比kNN和LOF算法 python实现

离群点检测(Outlier detection)是指从数据集中识别出与大部分数据明显不同的数据点。离群点可能表示这些点的真实性质与其他数据点迥异,或者是一些异常情况下的噪音。离群点检测在数据挖掘、异常检测、信用卡反欺诈等领域有着广泛的应用。

在这篇文章中,我们将对比两种常用的离群点检测算法:基于最近邻的 kNN 算法和基于局部密度的 LOF(Local Outlier Factor)算法,并使用四个数据集来评估它们的效果。

首先,我们需要安装一些必要的库:

pip install scikit-learn numpy matplotlib

然后,我们导入所需的库,并设置数据集路径:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import
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