LOF vs kNN
Il est courant d'examiner d'abord les points ayant les scores d'anomalie les plus élevés avant d'entreprendre toute action. Lorsque plusieurs algorithmes sont utilisés, les points ayant les scores les plus élevés peuvent différer.
Dans cet exercice final, vous allez calculer de nouveaux scores LOF et de distance kNN pour les données wine, puis afficher le point ayant le score le plus élevé pour chacun.
Cette activité fait partie du cours
Introduction à la détection d'anomalies en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Scaled wine data
wine_scaled <- scale(wine)
# Calculate distance matrix
wine_nn <-
# Append score column to data
wine$score_knn <-