Local Outlier Factor (LOF)
Local Outlier Factor (LOF) হলো ২০০০ সালে Breunig, Kriegel, Ng, এবং Sander কর্তৃক প্রবর্তিত একটি ঘনত্ব-ভিত্তিক, তত্ত্বাবধানহীন ব্যতিক্রম সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম। এটি প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের জন্য একটি অবিচ্ছিন্ন ব্যতিক্রম স্কোর নির্ধারণ করে, যা পরিমাপ করে যে পয়েন্টটি তার স্থানীয় প্রতিবেশীর তুলনায় কতটা বিচ্ছিন্ন। এটি এমন ব্যতিক্রম সনাক্ত করতে সক্ষম যা বৈশ্বিক পদ্ধতিগুলি মিস করে, কারণ সেগুলি স্থানের অন্যান্য অংশে ঘন ক্লাস্টারে মিশে যায়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Breunig, M. M., Kriegel, H.-P., Ng, R. T., & Sander, J. (2000). LOF: Identifying density-based local outliers. Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 93–104. DOI: 10.1145/335191.335388 ↗
- Aggarwal, C. C. (2017). Outlier Analysis (2nd ed., Ch. 4). Springer. ISBN: 978-3-319-47577-6
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 14). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Local Outlier Factor (LOF): Density-Based Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/local-outlier-factor
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- অটোএনকোডারগভীর শিখন↔ compare
- ডিবিস্ক্যানযন্ত্র শিখন↔ compare
- আইসোলেশন ফরেস্টযন্ত্র শিখন↔ compare
- ওয়ান-ক্লাস এসভিএম (One-Class SVM)যন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →