موضوع مقاله: فاکتور پرتی محلی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # فاکتور پرتی محلی | مقدمه: فاکتور پَرتی محلی یا دور افتادگی محلی بر اساس مفهومی از تراکم محلی پایه‌گذاری شده‌است، جایی که محلی بودن نقطه توسط k تا از نزدیکترین نقطه‌های همسایه ارائه می‌شود، که فاصله آنها برای تخمین زدن تراکم استفاده می‌شود. | ## بخش 1: فاکتور پرتی محلی | با مقایسه تراکم محلی یک شی با تراکم محلی همسایگان آن، می‌توان مناطقی با چگالی مشابه و نقاطی را که به مراتب چگالی پایین‌تر از همسایگان خود دارند؛ شناسایی کرد. تراکم محلی را با فاصله معمول ای که توسط آن می‌توان از همسایگان خود به یک نقطه «رسید» تخمین زده می‌شود. تعریف «فاصله قابل دستیابی» مورد استفاده در LOF معیار دیگری برای تولید نتایج پایدارتر در خوشه‌ها است. (توجه داشته باشید که مجموعه k نزدیکترین همسایگان شامل تمامی اشیای در این فاصله است که در حالت «تساوی» می‌تواند بیش از k شی باشد) مجموعه k نزدیکترین همسایگان را به عنوان مشخص می‌کنیم. اشیاء ایی که متعلق به k نزدیکترین همسایگان B هستند («هسته» متعلق به B، و تجزیه و تحلیل خوشه DBSCAN را بررسی کنید) در نظر گرفته می‌شود که به اندازه یکسان از B دور هستند. دلیل این فاصله دستیابی به پاسخ‌های پایدارتر است توجه داشته باشید که این فاصله در تعریف ریاضی نیست، زیرا که متقارن نیست. (اگرچه استفاده از یک اشتباه معمول است) اما این یک روش کمی متفاوت تر است که از آن به عنوان LOF ساده نام برده می‌شود تراکم قابل دسترسی محلی (چگالی قابل دسترسی محلی) یک جسم A به این ترتیب تعریف می‌شود که معکوس میانگین فاصله قابل دسترسی شی A از همسایگان آن است. توجه داشته باشید که میانگین قابلیت دسترسی همسایگان از A نیست (میانگین قابلیت دسترسی طبق تعریف می‌باشد)، بلکه فاصله ای است که از همسایگان A می‌توان به A رسید. | ## بخش 2: فاکتور پرتی محلی | مقدار تقریبی نشان می‌دهد که این جسم با همسایگان خود قابل مقایسه است (و بنابراین جسمی غیر پَرت است). مقدار زیر نشانگر یک منطقه متراکم تر است (که یک مقدار نزدیک و غیر پَرت است)، در حالی که مقادیر به‌طور قابل توجهی بزرگتر از نشان دهنده پَرت بودن است. در حالی که خوشه فوقانی سمت راست دارای تراکم قابل مقایسه با نقاط پرت نزدیک به خوشه پایین سمت چپ است، اما آنها به درستی شناسایی می‌شوند. به خاطر رویکرد محلی الگوریتم، LOF قادر است تا نقاط پرتی را در یک مجموعه داده شناسایی کند که به‌طور عادی در منطقه دیگری از آن مجموعه داده پَرت حساب نخواهد شد. به عنوان مثال، یک نقطه در یک فاصله کم از یک خوشه بسیار متراکم یک نقطه پَرت است، در حالی که یک نقطه در درون یک خوشه پراکنده ممکن است مسافت‌های یکسان و مشابه ایی با همسایگان خود را نشان دهد. در حالی که شهود هندسی LOF فقط برای فضاهای برداری با ابعاد کم کاربرد دارد، می‌توان این الگوریتم را در هر زمینه ای که توانایی تعریف یک تابع عدم تشابه وجود داشته باشد اعمال کرد. به‌طور تجربی نشان داده شده‌است که در وضعیت‌های متعدد بسیار خوب عمل می‌کند، و اغلب عملکرد به مراتب بهتری از رقبایش دارد، به عنوان مثال می‌توان از تشخیص نفوذ شبکه و طبقه‌بندی داده‌های معیار پردازش شده نام برد. خانواده متدهای LOF را می‌توان به راحتی تعمیم داد و سپس آنها را برای مشکلات متفاوت اعمال کرد که به‌طور مثال می‌توان از شناسایی نقاط دور یا پرت در داده‌های جغرافیایی یا استریم‌های ویدویی نام برد. | ## بخش 3: فاکتور پرتی محلی | مقدار ۱ یا حتی کمتر نشان دهنده یک مقدار نزدیک و غیر پرت (inlier) واضح است، اما هیچ قانون مشخصی برای زمانی که یک نقطه پَرت و دور است وجود ندارد. به‌طور مثال: در یک مجموعه داده، مقدار ۱٫۱ ممکن است پَرت و دور باشد، اما در مجموعه داده دیگر و پارامتر سازی متفاوت (با نوسانات محلی شدید) مقدار ۲ می‌تواند یک مقدار نزدیک و غیر پَرت باشد. همچنین این تفاوت‌ها به دلیل محلی بودن رویکرد الگوریتم می‌توانند در یک مجموعه داده رخ دهند. این اولین رویکرد یادگیری گروه برای تشخیص دور است، برای سایر گزینه‌ها به رجوع شود. روشی است که از LOF مشتق شده اما با استفاده از آمار محلی ارزان قیمت نسبت به انتخاب پارامتر k حساسیت کمتری پیدا می‌کند. یک عادی سازی نمره‌های دور افتاده LOF را به فاصله با استفاده از مقیاس سازی آماری برای افزایش قابلیت استفاده پیشنهاد می‌کند و می‌توان نسخه بهبود یافته ایده‌های (LoOP) را مشاهده کرد. بازنگری شناسایی پَرتی محلی : یک دیدگاه کلی در مورد مکان با برنامه‌های کاربردی برای شناسایی فضایی، ویدئویی و شبکه مورد الگوی کلی در روش‌های مختلف شناسایی محلی دوردست (از جمله، به عنوان مثال، LOF، یک نسخه ساده از LOF و LoOP) و چکیده از این به یک چارچوب کلی است. | ## جمع‌بندی | این چارچوب سپس به عنوان مثال، برای شناسایی نقاط دور در داده‌های جغرافیایی، جریان‌های ویدئویی و شبکه‌های تألیف اعمال می‌شود.