Lokālā novirzes faktors (LOF)
Lokālā novirzes faktors (LOF) ir uz blīvumu balstīts, nepieskatīts anomāliju noteikšanas algoritms, ko 2000. gadā ieviesa Breunigs, Krīgels, Ng un Sanders. Tas katram datu punktam piešķir nepārtrauktu novirzes rādītāju, kas kvantificē, cik izolēts ir šis punkts attiecībā pret savu lokālo apkārtni, ļaujot noteikt anomālijas, kuras globālās metodes nepamana, jo tās saplūst ar blīviem klasteriem citās telpas daļās.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Local Outlier Factor (LOF): Density-Based Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- AutoencoderDziļā mācīšanās↔ compare
- DBSCANMašīnmācīšanās↔ compare
- Isolation ForestMašīnmācīšanās↔ compare
- Vienas klases SVMMašīnmācīšanās↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →