「金塊か、キノコ料理か」（外れ値検出問題）を解く［LOF(local outlier factor)］ - verum ipsum factumLOF(local outlier factor)とは密度ベースの外れ値検出法です。ある点のまわりの密度がほかの点と比べて小さければ小さいほど、LOFの値は大きくなります。したがって、LOFの最も大きいデータを外れ値すればいいことになります。 LOFアルゴリズムについては後述のアルゴリズム概要に書きましたので興味ある方は参考にしてください。 早速結果を見てみましょう。図から明らかなように、８７番目のLOFが突出して大きいので、これが外れ値となります。 library(DMwR) max.k <- 50 gold.lof <- matrix(0,max.k,100) for(i in 2:max.k){ gold.lof[i,] <- lofactor(gold, k=i) # ここでLOFを計算しています。kはパラメータです。 } なお、このグラフはLOFのパラメータ$k$が１０～２０のと
