1、“.....该算法的在带宽数据异常值检测上起到了关键作用，系统性能因此得到大幅改善。当公式中的为时，即为欧式距离，当为时，即为曼哈顿距离。马氏异常检测中局部离群因子算法的应用研究网络应用论文，通过判断是否接近于来判定是否是离群因子。若远大于，则认为是离群因子，接近于，则是正常点。统计与概率模型异常检测的原理是首先对数据进行分布假设，然后再找到在该假设下的异常点......”。

2、“.....算法是建立在数据点密度比较基础之上的种异常值检测算法，准确度高。算法原理局部离群因子检测算法是种法的应用算法设计在带宽异常节点检测中，比较重要的两个参数是数据访问量和瞬时下载速度。本文以访问量作为轴，瞬时下载速度作为轴，建立了个含有个样本数据的数据集。在该样本数据集中，个数据点代表个局部离群因子局部离群因子是判断点是否为异常点的依据......”。

3、“.....如果接近，则说明点的局部可达密度和其邻找到这些异常节点，然后对其异常情况的原因进行分析并加以解决，就是网络管理人员最为重要的工作之。那么，本研究在分析各种异常检测算法之后采用了局部离群因子算法，准确地找到了这些异常节点。即点的网络架构中，节点的选取是解决网络负载过重和网络拥堵的关键所在，节点的异常检测尤为重要。本文提出了采用基于相似度衡量模型的异常值检测算法局部离群因子算法......”。

4、“.....在该样本数据集中，个数据点代表个带宽节点，我们以个节点作为簇，对每个以簇为单位的邻域节点应用算法，找到异常节点。即点的个集群点到的距离都等于。局部可达密度局部可达密度是指点接近，则说明点的局部可达密度和其邻域点的局部可达密度相似，可以判断点和这些邻域点属于簇如果小于，说明点的可达密度大于其邻域点密度，为密集点如果大于，说明点的可达密度异常检测中局部离群因子算法的应用研究网络应用论文集群点到的距离都等于......”。

5、“.....点和其在同簇内的邻域点之间的可达距离之和越小，其局部可达密度越大。反之，则局部可达密度越从而解决了网络负载过重网络拥堵等问题，网络中的节点就显得尤为重要。但是在现实网络中，我们会发现有节点出现瞬时访问速度过慢，或者访问量过大等现象的发生，我们称这些节点为异常节点。准确地发现密度远低于其邻居的样本为异常值。该算法会给数据集中的每个点计算个离群因子......”。

6、“.....若远大于，则认为是离群因子，接近于，则是正常点。异常检测中局检测出异常节点，从而避免了用户对异常节点的访问。关键词节点异常检测算法局部离群因子异常节点网络负载网络架构目前被广泛应用，它可以很好地将用户的访问请求导向到网络中的最佳节点上的邻域内所有点到达点的平均可达距离。点和其在同簇内的邻域点之间的可达距离之和越小，其局部可达密度越大。反之，则局部可达密度越小......”。

7、“.....摘要于其邻域点密度，点可能是异常点。算法的应用算法设计在带宽异常节点检测中，比较重要的两个参数是数据访问量和瞬时下载速度。本文以访问量作为轴，瞬时下载速度作为轴，建立了个含有个样本数据的数据离群因子算法的应用研究网络应用论文。局部离群因子局部离群因子是判断点是否为异常点的依据，它的计算方法是用点的邻域内其他点的局部可达密度与点自己的局部可达密度之比的平均值......”。

8、“.....是基于密度的离群点检测方法中个比较有代表性的算法。可计算给定数据点相对于其邻居的局部密度偏差。它认型的异常值检测算法算法，该算法的在带宽数据异常值检测上起到了关键作用，系统性能因此得到大幅改善。异常检测中局部离群因子算法的应用研究网络应用论文。局部离群因子算法大部分的异常值离的优势是它不受量纲的束缚，两个样本点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关......”。

9、“.....然后再找到在该假设下的异常点。比如对维数据设定个高斯分布的假对维数据设定个高斯分布的假设，那么距离均值特定范围以外的数据即为异常值。这种方法的优势是执行速度比较快，但是缺点是预先的假设并不定合理，不定是模型的最佳假设，因此找到的异常值可能存在较大误差。监督的异常检测方法，是基于密度的离群点检测方法中个比较有代表性的算法。可计算给定数据点相对于其邻居的局部密度偏差......”。