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LOF avec facteurs

La fonction lof() peut accepter en entrée soit un data frame numérique, soit une matrice de distances pour calculer les scores LOF. Dans cet exercice, vous allez vous entraîner à calculer une matrice de distances avec la distance de Gower, que vous pourrez ensuite transmettre à la fonction lof() pour le scoring.

Comme dans l’exercice précédent, les données thyroid, avec les colonnes de type caractère converties en facteurs, ont été préchargées pour vous.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Introduction à la détection d’anomalies en R</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Calculez la matrice de distances de Gower pour les données thyroid et affectez le résultat au nouvel objet thyroid_dist.
  • Utilisez thyroid_dist pour générer un LOF pour chaque patient en supposant k = 10.
  • Affichez l’intervalle des distances contenues dans la matrice thyroid_dist.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Calculate Gower's distance matrix
thyroid_dist <- daisy(___, metric = ___)

# Generate LOF scores for thyroid data
thyroid_lof <- lof(thyroid_dist, k = 10)

# Range of values in the distance matrix
___(as.matrix(___))
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