异常点/离群点检测算法——LOF

桃扇骨 2021-11-10 03:48 258阅读 0赞

http://blog.csdn.net/wangyibo0201/article/details/51705966

# 局部异常因子算法-Local Outlier Factor(LOF) #

在数据挖掘方面，经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗，剔除无效数据和异常数据。异常检测也是数据挖掘的一个方向，用于反作弊、伪基站、金融诈骗等领域。  
　　异常检测方法，针对不同的数据形式，有不同的实现方法。常用的有基于分布的方法，在上、下α分位点之外的值认为是异常值（例如图1），对于属性值常用此类方法。基于距离的方法，适用于二维或高维坐标体系内异常点的判别，例如二维平面坐标或经纬度空间坐标下异常点识别，可用此类方法。  
　　![图1][1]  
　　这次要介绍一下一种基于距离的异常检测算法，局部异常因子LOF算法（Local Outlier Factor）。  
　　用视觉直观的感受一下，如图2，对于C1集合的点，整体间距，密度，分散情况较为均匀一致，可以认为是同一簇；对于C2集合的点，同样可认为是一簇。o1、o2点相对孤立，可以认为是异常点或离散点。现在的问题是，如何实现算法的通用性，可以满足C1和C2这种密度分散情况迥异的集合的异常点识别。LOF可以实现我们的目标。  
　　![这里写图片描述][20160618150545625]  
　　下面介绍LOF算法的相关定义：  
　　**1)** d(p,o)：两点p和o之间的距离；  
　　**2) k-distance：第k距离**  
　　　　对于点p的第k距离dk(p)定义如下：  
　　　　dk(p)=d(p,o)，并且满足：  
　　　　　　a) 在集合中至少有不包括p在内的k个点o,∈C\{ x≠p\}， 满足d(p,o,)≤d(p,o) ；  
　　　　　　b) 在集合中最多有不包括p在内的k−1个点o,∈C\{ x≠p\}，满足d(p,o,)<d(p,o) ；  
　　　　p的第k距离，也就是距离p第k远的点的距离，不包括p，如图3。  
　　　　![图3][3]  
　　**3) k-distance neighborhood of p：第k距离邻域**  
　　　　点p的第k距离邻域Nk(p)，就是p的第k距离即以内的所有点，包括第k距离。  
　　　　因此p的第k邻域点的个数 |Nk(p)|≥k。  
　　**4) reach-distance：可达距离**  
　　　　点o到点p的第k可达距离定义为：  
　　　　reach−distancek(p,o)=max\{ k−distance(o),d(p,o)\}  
　　　　也就是，点o到点p的第k可达距离，**至少**是o的第k距离，或者为o、p间的真实距离。  
　　　　这也意味着，离点o最近的k个点，o到它们的可达距离被认为相等，且都等于dk(o)。  
　　　　如图4，o1到p的第5可达距离为d(p,o1)，o2到p的第5可达距离为d5(o2)。  
　　　　![这里写图片描述][20160618165048971]  
　　**5) local reachability density：局部可达密度**  
　　　　点ｐ的局部可达密度表示为：

lrdk(p)=1/(∑o∈Nk(p)reach−distk(p,o)|Nk(p)|)

表示点p的第k邻域内点到p的平均可达距离的倒数。  
　　　　注意，是p的邻域点Nk(p)到p的可达距离，不是p到Nk(p)的可达距离，一定要弄清楚关系。并且，如果有重复点，那么分母的可达距离之和有可能为0，则会导致lrd变为无限大，下面还会继续提到这一点。  
　　　　这个值的含义可以这样理解，首先这代表一个密度，密度越高，我们认为越可能属于同一簇，密度越低，越可能是离群点。如果p和周围邻域点是同一簇，那么可达距离越可能为较小的dk(o)，导致可达距离之和较小，密度值较高；如果p和周围邻居点较远，那么可达距离可能都会取较大值d(p,o)，导致密度较小，越可能是离群点。  
　　**6) local outlier factor：局部离群因子**  
　　　　点p的局部离群因子表示为：

LOFk(p)=∑o∈Nk(p)lrdk(o)lrdk(p)|Nk(p)|=∑o∈Nk(p)lrdk(o)|Nk(p)|/lrdk(p)

表示点p的邻域点Nk(p)的局部可达密度与点p的局部可达密度之比的平均数。  
　　　　如果这个比值越接近1，说明p的其邻域点密度差不多，p可能和邻域同属一簇；如果这个比值越小于1，说明p的密度高于其邻域点密度，p为密集点；如果这个比值越大于1，说明p的密度小于其邻域点密度，p越可能是异常点。  
　　现在概念定义已经介绍完了，现在再回过头来看一下lof的思想，主要是通过比较每个点p和其邻域点的密度来判断该点是否为异常点，如果点p的密度越低，越可能被认定是异常点。至于密度，是通过点之间的距离来计算的，点之间距离越远，密度越低，距离越近，密度越高，完全符合我们的理解。而且，因为lof对密度的是通过点的第k邻域来计算，而不是全局计算，因此得名为“局部”异常因子，这样，对于图1的两种数据集C1和C2，lof完全可以正确处理，而不会因为数据密度分散情况不同而错误的将正常点判定为异常点。  
　　算法思想已经讲完了，现在进入干货环节，亮代码。  
　　给一个python实现的lof算法：  
　　[https://github.com/damjankuznar/pylof][https_github.com_damjankuznar_pylof]  
　　再给一下我fork之后的代码：  
　　[https://github.com/wangyibo360/pylof][https_github.com_wangyibo360_pylof]  
　　有区别：  
　　上面提到了，对于重复点局部可达密度可能会变为无限大的问题，我改的代码对这个问题做了处理，如果有重复点方面的场景，可以用我的代码，源代码这块有bug没有fix，而且好像代码主人无踪影了，提的pull也没人管。。。

转载于:https://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/6950834.html

[1]: /images/20211109/26020eec59524c14aa0e110d4ac32433.png
[20160618150545625]: /images/20211109/db7ce918199248e3b6278cc26afccbd7.png
[3]: /images/20211109/e83aaa9513ac420f88e7927164334877.png
[20160618165048971]: /images/20211109/c81db007d09e44828d6e4f8f6db402e4.png
[https_github.com_damjankuznar_pylof]: https://github.com/damjankuznar/pylof
[https_github.com_wangyibo360_pylof]: https://github.com/wangyibo360/pylof