LOF-Berechnung
kNN ist hilfreich, um globale Anomalien zu finden, tut sich aber schwerer mit lokalen Ausreißern. In dieser Übung übst du, die Funktion lof() zu verwenden, um Local Outlier Factors für die wine-Daten zu berechnen.
lof() hat die Argumente:
x: die Daten, die bewertet werden sollen,k: die Anzahl der Nachbarn zur Berechnung des LOF.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einführung in die Anomalieerkennung in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Berechne den Local Outlier Factor mit den 5 nächsten Nachbarn.
- Hänge den LOF als neue Spalte namens
scorean den Datensatzwinean.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate the LOF for wine data
wine_lof <- lof(___, ___)
# Append the LOF score as a new column
___$score <- ___