Lokalni faktor odstupanja (LOF)
Lokalni faktor odstupanja (LOF) je gustoćom utemeljeni, nadzirani algoritam za detekciju anomalija koji su 2000. godine predstavili Breunig, Kriegel, Ng i Sander. Svakoj podatkovnoj točki dodjeljuje kontinuirani rezultat odstupanja koji kvantificira koliko je ta točka izolirana u odnosu na svoje lokalno susjedstvo, omogućujući detekciju anomalija koje globalne metode promašuju jer se stapaju u guste klastere drugdje u prostoru.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Local Outlier Factor (LOF): Density-Based Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- AutoenkoderDuboko učenje↔ compare
- DBSCANStrojno učenje↔ compare
- Izolacijska šumaStrojno učenje↔ compare
- Jednoklasni SVMStrojno učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →