Abstrakt. Avvikande upptäckt har nyligen blivit ett viktigt problem i många industriella och finansiella tillämpningar. I detta dokument föreslås en ny oövervakad algoritm för avvikande upptäckt med en solid statistisk grund. Först ändrar vi en icke-parametrisk densitetsskattning med en variabel kärna för att ge en robust lokal densitetsskattning. Utomjordingar upptäcks sedan genom att jämföra den lokala densiteten av varje punkt med den lokala densiteten av dess grannar. Våra experiment utförda på flera simulerade datauppsättningar har visat att den föreslagna metoden kan överträffa två allmänt använda outlier detektionsalgoritmer (LOF och LOCI).
LDF REF använde en kärndensitetsfunktion för att ersätta den lokala densitetsuppskattningen av LOF.
Outlier Detection with Kernel Density Functions
{'venue': 'MLDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}