1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do wykrywania anomalii w R
Connected

ćwiczenie

LOF kontra kNN

Zwykle w pierwszej kolejności analizuje się punkty z najwyższymi wynikami anomalii, zanim podejmie się jakiekolwiek działania. Gdy stosuje się kilka algorytmów, punkty z najwyższymi wynikami mogą się różnić.

W tym ostatnim ćwiczeniu obliczysz nowe wyniki LOF i kNN dla zbioru danych wine, a następnie wyświetlisz punkt z najwyższym wynikiem dla każdego z algorytmów.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Oblicz wynik odległości kNN dla 10 najbliższych sąsiadów każdego punktu.
  • Dodaj wynik jako nową kolumnę o nazwie score_knn do niestandardyzowanej ramki danych wine.