I detta dokument presenteras en enkel och effektiv täthetsbaserad detektionsmetod med lokal täthetsuppskattning (KDE). En relativ densitetsbaserad Outlier Score (RDOS) introduceras för att mäta lokal avvikelse hos objekt, där densitetsfördelningen på platsen för ett objekt uppskattas med en lokal KDE- metod baserad på de närmaste grannarna till objektet. I stället för att bara använda k närmaste grannar, vi vidare överväga omvända närmaste grannar och delade närmaste grannar av ett objekt för densitet fördelning uppskattning. Vissa teoretiska egenskaper hos det föreslagna RDOS, inklusive dess förväntade värde och falsklarmsannolikhet, härleds. En omfattande experimentell studie av både syntetiska och verkliga datauppsättningar visar att vårt tillvägagångssätt är mer effektivt än toppmoderna outlier detektionsmetoder.
Nyligen infördes en relativ densitet-baserad outlier score (RDOS) metod som omfattar multivariat Gaussian kärna funktion, och det mätte den lokala utliernessen av objekt med hänvisning till deras CNN REF.
A local density-based approach for outlier detection
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}