Trabalhando com variáveis categóricas

Introduction to Anomaly Detection in R

Alastair Rushworth

Data Scientist

Verificando classes das colunas

Classe de uma única coluna

class(sat$V1)

"numeric"

Classe de todas as colunas

sapply(X = sat, FUN = class)

      label          V1          V2          V3         V4          V5          V6    high_low
  "numeric"   "numeric"   "numeric"   "numeric"  "numeric"   "numeric"   "numeric" "character"
Introduction to Anomaly Detection in R

Isolation forest

Codificar variáveis categóricas como factor

sat$high_low <- as.factor(sat$high_low)

class(sat$high_low)

"factor"

Treinar isolation forest

sat_for <- iForest(sat[, -1], nt = 100)
Introduction to Anomaly Detection in R

LOF com factors

A distância de Gower mede a distância entre pontos com variáveis categóricas e numéricas

  

library(cluster)
sat_dist <- daisy(sat[, -1], metric = "gower")

Passe sat_dist para lof

sat_lof <- lof(sat_dist, k = 10)

Introduction to Anomaly Detection in R

Explorando a matriz de distância de Gower

  • Converter o objeto em matriz
sat_distmat <- as.matrix(sat_dist)

 

  • Encontrar as distâncias interpontos máx. e mín.
range(sat_distmat)

0.0000000 0.8680774
Introduction to Anomaly Detection in R

Vamos praticar!

Introduction to Anomaly Detection in R

Preparing Video For Download...