Поиск аномалий, kNN и LOF
Разбор алгоритмов kNN и LOF
Описание
Это третий доклад из цикла, посвящённого методам обнаружения аномалий. В нём рассматриваются алгоритмы k-ближайших соседей (kNN) и Local Outlier Factor (LOF), их принципы работы, преимущества и ограничения. Также разбирается метод ускорения поиска ближайших точек с использованием Ball Tree — структуры данных для эффективного поиска в многомерных пространствах.
Ключевые темы:
- Поиск аномалий с помощью kNN
- LOF: оценка аномальности на основе локальной плотности
- Ball Tree для оптимизации поиска соседей
- Компромисс между точностью и скоростью вычислений
Для кого: Дата-сайентисты, ML-инженеры и исследователи, интересующиеся поиском аномалий и оптимизацией алгоритмов.