LOF vs kNN
Es habitual revisar primero los puntos con puntuaciones de anomalía más altas antes de tomar cualquier decisión. Cuando se usan varios algoritmos, los puntos con mayor puntuación pueden no coincidir.
En este ejercicio final, vas a calcular nuevas puntuaciones de LOF y distancia kNN para los datos de wine, y a imprimir el punto con mayor puntuación para cada caso.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la detección de anomalías en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Scaled wine data
wine_scaled <- scale(wine)
# Calculate distance matrix
wine_nn <-
# Append score column to data
wine$score_knn <-