始める無料で始める

因子を含むデータでの LOF

lof() 関数は、LOF スコアを計算する際に数値のデータフレームか距離行列のどちらかを入力として受け取れます。 この演習では、Gower の距離を使って距離行列を計算し、その行列を lof() 関数に渡してスコアリングする練習を行います。

前の演習と同様に、文字列列を因子に変換した thyroid データがあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ異常検知入門

コースを見る

演習の手順

  • thyroid データに対して Gower の距離行列を計算し、結果を新しいオブジェクト thyroid_dist に代入します。
  • thyroid_dist を用いて、k = 10 として各患者の LOF を生成します。
  • 行列 thyroid_dist に含まれる距離の範囲を出力します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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(___))
コードを編集して実行