ELKI 异常值检测一维数据答案

【问题标题】：ELKI Outlier detection on 1D dataELKI 异常值检测一维数据
【发布时间】：2015-11-22 22:01:43
【问题描述】：

我一直在尝试基于欧几里德距离获得一维数据的 LOF。但我不断收到“无法评估异常结果，因为我找不到少数标签。”错误。请看下文。数据如下所示： 0.366959 0.134065 0.54 0.292419 0.449071 0.42 0.208460 0.336666

这是我给出的命令：

 -dbc.in C:\Users\...\Adata.txt -algorithm clustering.em.EM,outlier.lof.LOF -em.k 3 -lof.k 3

聚类已正确完成，但在异常值检测中失败。我在这里遗漏了什么吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这不是错误，而是警告。

ELKI 尝试自动评估，但只有当它有标签数据时才能这样做。

尝试将输出写入文件。它可能有效，只是您没有注意到，因为它没有很好的一维数据散点图可视化效果。

-resulthandler ResultWriter -out someFolder

【讨论】：

嘿！谢谢。是的，现在我在文件 lof-outlier_order.txt 中看到了异常值分数。我如何才能将其视为带有异常值的漂亮散点图？
好的，我现在明白了。 ELKI 需要另一列来绘制散点图。我将观察点的索引作为第 0 列，它可以工作。谢谢！
这些圆形图实际上只对多变量数据有意义。不要不将索引添加为第 0 列！这会改变结果，并且在距离计算中使用索引可能没有意义！作为一种技巧，您可以复制您拥有的列；但显然所有点都在对角线上。