apap算法python代码

APAP (Adaptive Peculiarity Algorithm for Python) 是一种用于异常检测的算法。它的核心思想是在数据中寻找不寻常的模式，以检测和识别异常值。

下面是一个简单的 APAP 算法的 Python 代码示例：

import numpy as np

def calculate_distance(x, y):
    return np.linalg.norm(x - y)

def calculate_density(data, point, epsilon):
    density = 0
    for other_point in data:
        distance = calculate_distance(point, other_point)
        if distance <= epsilon:
            density += 1
    return density

def calculate_neighbor(data, point, epsilon):
    neighbors = []
    for other_point in data:
        distance = calculate_distance(point, other_point)
        if distance <= epsilon:
            neighbors.append(other_point)
    return neighbors

def apap(data, epsilon, min_density):
    anomalies = []
    for point in data:
        density = calculate_density(data, point, epsilon)
        if density < min_density:
            neighbors = calculate_neighbor(data, point, epsilon)
            average_distance = 0
            for neighbor in neighbors:
                average_distance += calculate_distance(point, neighbor)
            average_distance /= len(neighbors)
            if average_distance > 2 * epsilon:
                anomalies.append(point)
    return anomalies

# 示例用法
data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
epsilon = 1.0
min_density = 2
result = apap(data, epsilon, min_density)
print(result)

上述代码首先定义了计算两点之间距离的函数 `calculate_distance`，然后定义了计算给定点的密度的函数 `calculate_density` 和计算给定点的邻居的函数 `calculate_neighbor`。接下来，`apap` 函数将遍历给定数据集中的每个点，计算其密度，如果密度小于指定的最小密度阈值，则计算其邻居的平均距离，如果该平均距离大于两倍的 epsilon，则将该点判定为异常值。最后，返回所有的异常值。

在示例用法中，传入给定的数据集 `[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]`，设置 epsilon 为 1.0，最小密度为 2，然后调用 `apap` 函数进行异常检测，最后将结果打印出来。