基于数据场的改进LOF算法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第3期北京时间：

作者：孟海东1，2，孙新军2，宋宇辰1

单位：1.内蒙古科技大学 矿业研究院，内蒙古 包头 014010；2.内蒙古科技大学 信息工程学院，内蒙古 包头 014010

摘要：LOF（Local Outlier Factor）是一种经典基于密度的局部离群点检测算法，为提高算法的精确度，以便更精准挖掘出局部离群点，在LOF算法的基础上，提出了一种基于数据场的改进LOF离群点检测算法。通过对数据集每一维的属性值应用数据场理论，计算势值，进而引入平均势差的概念，针对每一维度中大于平均势差的任意两点在计算距离时加入一个权值，从而提高离群点检测的精确度，实验结果表明该算法是可行的，并且拥有更高的精确度。

关键词：数据挖掘,局部可达密度,数据场,平均势差,局部离群因子