Update 03-data-density.md
This commit is contained in:
parent
3dcfb3df8e
commit
01a1f9ec5f
|
@ -8,4 +8,13 @@ LOF<sup>[1]</sup>: Local Outlier Factor(LOF),局部离群因子/局部异常
|
|||
是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法,该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况,首先计算每个数据点的一个局部可达密度,然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子,
|
||||
该离群因子即标识了一个数据点的离群程度,因子值越大,表示离群程度越高,因子值越小,表示离群程度越低。最后,输出离群程度最大的 $topK$ 个点。
|
||||
|
||||
```SQL
|
||||
--- 指定调用的算法为LOF,即可调用该算法
|
||||
SELECT count(*)
|
||||
FROM foo
|
||||
ANOMALY_WINDOW(foo.i32, "algo=lof")
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 参考文献
|
||||
|
||||
1. Breunig, M. M.; Kriegel, H.-P.; Ng, R. T.; Sander, J. (2000). LOF: Identifying Density-based Local Outliers (PDF). Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. SIGMOD. pp. 93–104. doi:10.1145/335191.335388. ISBN 1-58113-217-4.
|
||||
|
|
Loading…
Reference in New Issue