基于相似度的方法
- 基于距离的度量
- 基于密度的度量
概述
“异常”通常是一个主观的判断，什么样的数据被认为是“异常”的，需要结合业务背景和环境来具体分析确定。
实际上，数据通常嵌入在大量的噪声中，而我们所说的“异常值”通常指具有特定业务意义的那一类特殊的异常值。噪声可以视作特性较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声和异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有更高的离群程度分数值，同时也更具有可解释性。
在普通的数据处理中，我们常常需要保留正常数据，而对噪声和异常值的特性则基本忽略。但在异常检测中，我们弱化了“噪声”和“正常数据”之间的区别，专注于那些具有有价值特性的异常值。在基于相似度的方法中，主要思想是异常点的表示与正常点不同
基于距离的度量
基于距离的方法是一种常见的适用于各种数据域的异常检测算法，它基于最近邻距离来定义异常值。 此类方法不仅适用于多维数值数据，在其他许多领域，例如分类数据，文本数据，时间序列数据和序列数据等方面也有广泛的应用。
基于距离的异常检测有这样一个前提假设，即异常点的 近邻距离要远大于正常点。解决问题的最简单方法是使用嵌套循环。 第一层循环遍历每个数据，第二层循环进行异常判断，需要计算当前点与其他点的距离，一旦已识别出多于
个数据点与当前点的距离在
之内，则将该点自动标记为非异常值。 这样计算的时间复杂度为
，当数据量比较大时，这样计算是及不划算的。 因此，需要修剪方法以加快距离计算
基于密度的度量
基于密度的算法主要有局部离群因子(LocalOutlierFactor,LOF)，以及LOCI、CLOF等基于LOF的改进算法。下面我们以LOF为例来进行详细的介绍和实践。
基于距离的检测适用于各个集群的密度较为均匀的情况。在下图中，离群点B容易被检出，而若要检测出较为接近集群的离群点A，则可能会将一些集群边缘的点当作离群点丢弃。而LOF等基于密度的算法则可以较好地适应密度不同的集群情况
那么，这个基于密度的度量值是怎么得来的呢？还是要从距离的计算开始。类似k近邻的思路，首先我们也需要来定义一个“k-距离”。
那么，这个基于密度的度量值是怎么得来的呢？还是要从距离的计算开始。类似k近邻的思路，首先我们也需要来定义一个“k-距离”。
k-距离
对于数据集D中的某一个对象o，与其距离最近的k个相邻点的最远距离表示为k-distance(p)，定义为给定点p和数据集D中对象o之间的距离d(p,o)，满足：
在集合D中至少有k个点 o'，其中，满足
在集合D中最多有k-1个点o'，其中，满足
直观一些理解，就是以对象o为中心，对数据集D中的所有点到o的距离进行排序，距离对象o第k近的点p与o之间的距离就是k-距离。
k-邻域
由k-距离，我们扩展到一个点的集合——到对象o的距离小于等于k-距离的所有点的集合，我们称之为k-邻域：。
在二维平面上展示出来的话，对象o的k-邻域实际上就是以对象o为圆心、k-距离为半径围成的圆形区域。就是说，k-邻域已经从“距离”这个概念延伸到“空间”了。
可达距离
有了邻域的概念，我们可以按照到对象o的距离远近，将数据集D内的点按照到o的距离分为两类：
若在对象o的k-邻域内，则可达距离就是给定点p关于对象o的k-距离；
若在对象o的k-邻域外，则可达距离就是给定点p关于对象o的实际距离。
给定点p关于对象o的可达距离用数学公式可以表示为： 。
这样的分类处理可以简化后续的计算，同时让得到的数值区分度更高。
局部可达密度
我们可以将“密度”直观地理解为点的聚集程度，就是说，点与点之间距离越短，则密度越大。在这里，我们使用数据集D中给定点p与对象o的k-邻域内所有点的可达距离平均值的倒数（注意，不是导数）来定义局部可达密度。
给定点p的局部可达密度计算公式为：
由公式可以看出，这里是对给定点p进行度量，计算其邻域内的所有对象o到给定点p的可达距离平均值。给定点p的局部可达密度越高，越可能与其邻域内的点 属于同一簇；密度越低，越可能是离群点。
局部异常因子
表示点p的邻域内其他点的局部可达密度与点p的局部可达密度之比的平均数。如果这个比值越接近1，说明o的邻域点密度差不多，o可能和邻域同属一簇；如果这个比值小于1，说明o的密度高于其邻域点密度，o为密集点；如果这个比值大于1，说明o的密度小于其邻域点密度，o可能是异常点。
最终得出的LOF数值，就是我们所需要的离群点分数。在sklearn中有LocalOutlierFactor库，可以直接调用。下面来直观感受一下LOF的图像呈现效果。
LocalOutlierFactor库可以用于对单个数据集进行无监督的离群检测，也可以基于已有的正常数据集对新数据集进行新颖性检测。在这里我们进行单个数据集的无监督离群检测。
