当前位置： 首页 > news >正文 LOF算法（局部异常因子）python实现代码 news 来源：原创 2025/5/19 9:38:54 LOF算法（局部异常因子）python实现代码 一、效果 二、说明 LOF（Local Outlier Factor，局部异常因子）算法是一种基于密度的无监督异常检测方法，用于识别数据集中与周围邻居密度差异较大的异常点。 1. 核心思想 LOF通过比较一个数据点与其邻居的局部密度来判断其异常程度： 正常点：周围密度与邻居相似。异常点：周围密度显著低于邻居（LOF值较高）。 2. 关键概念 （1）k-距离（k-distance） 数据点p到其第k个最近邻的距离。例如，若k& 相关文章： 自适应Prompt技术：让LLM精准理解用户意图的进阶策略 大模型为什么学新忘旧（大模型为什么会有灾难性遗忘）？ 当AI自我纠错：一个简单的“Wait“提示如何让模型思考更深、推理更强 ProfibusDP转ModbusRTU的实用攻略 MT4量化交易的书籍 合并K个升序链表 jenkins pipeline实现CI/CD Java中的伪共享（False Sharing）：隐藏的性能杀手与高并发优化实战 安卓应用层抓包通杀脚本 r0capture 详解 贝叶斯公式：用新证据更新旧判断: P(B∣A)⋅P(A) Java正则表达式：从基础到高级应用全解析 第4章 部署与固件发布：OTA、版本管理与制品仓库 Python爬虫实战：通过PyExecJS库实现逆向解密 深度估计中为什么需要已知相机基线(known camera baseline)？ C++23 放宽范围适配器以允许仅移动类型（P2494R2） vmware虚拟机运行多个产生卡顿问题 Spring源码主线全链路拆解：从启动到关闭的完整生命周期 微服务项目-＞在线oj系统(Java版 - 1) Vue-计算属性 【QGIS二次开发】地图编辑-09 女排奥运冠军宋妮娜：青少年保持身心健康才能走得更远 刘小涛任江苏省委副书记 查幽门螺杆菌的这款同位素长期被海外垄断，秦山核电站实现突破 烤肉店从泔水桶内捞出肉串再烤？西安未央区市监局：停业整顿 大陆非遗项目打铁花、英歌舞将在台演出 中国情怀：时代记录与家国镜相｜澎湃·镜相第三届非虚构写作大赛征稿启事
LOF算法（局部异常因子）python实现代码 一、效果 二、说明 LOF（Local Outlier Factor，局部异常因子）算法是一种基于密度的无监督异常检测方法，用于识别数据集中与周围邻居密度差异较大的异常点。 1. 核心思想 LOF通过比较一个数据点与其邻居的局部密度来判断其异常程度： 正常点：周围密度与邻居相似。异常点：周围密度显著低于邻居（LOF值较高）。 2. 关键概念 （1）k-距离（k-distance） 数据点p到其第k个最近邻的距离。例如，若k&
