当前位置： 首页 > web >正文 LOF算法（局部异常因子）python实现代码 web 2025/8/22 8:35:07 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& 查看全文 http://www.xdnf.cn/news/7169.html 相关文章： AI测试方法有哪些？ MySQL——6、内置函数 Python训练营打卡 Day29 unity开发游戏实现角色筛选预览 Python实战案例：猜拳小游戏三人进阶版 如何在Java中使用Unsafe类或者ByteBuffer实现直接内存访问？ [创业之路-358]：从历史轮回到制度跃迁：中国共产党创业模式的超越性密码 北斗导航 ｜ 软件接收机发展综述 LaTeX OCR - 数学公式识别系统 DAY26 函数定义与参数 【Git】基本操作 有源晶振与无源晶振 旁路模式与非旁路模式 深度剖析 Go语言--语法基础5--基本数据类型--类型转换 LabVIEW汽车CAN总线检测系统开发 C++.备考知识点 Milvus向量数据库 Apache Spark：大数据处理与分析的统一引擎 iOS 内存分区 聚类算法K-means和Dbscan的对比 Blender建小房子流程 符合Python风格的对象(再谈向量类) Adapter适配器模式 10.13 LangChain工具调用实战：@tool装饰器+小样本提示，日处理10w+调用秘籍 inverse-design-of-grating-coupler-3d 大模型在胫骨平台骨折预测及治疗方案制定中的应用研究 linux下的 xargs命令使用详解 GC全场景分析 tensorflow图像分类预测 matlab分段函数 第二章：安卓端启动流程详解与疑难杂症调试手册
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&
