4.4 基于密度估计与距离 (如LOF, DBSCAN)

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4.4 基于密度估计与距离 (如LOF, DBSCAN) 4.4 基于密度估计与距离的异常检测在时间序列异常检测中，基于密度估计与距离的方法是一类重要的技术，它们的核心思想是：正常的点往往聚集在高密度区域，而异常点则分布在低密度区域或者远离其他数据点。这类方法不需要预先知道数据的分布情况，可以发现各种形状的异常，具有一定的灵活性。本节将详细介绍两种常用的基于密度估计与距离的异常检测算法：局部离群因子（LOF）和基于密度的空间聚类算法（DBSCAN）。 4.4.1 局部离群因子（LOF） 4.4.1.1 算法思想 LOF（Local Outlier Factor）算法通过比较一个点与其邻近点的局部密度来判断该点是否为异常点。