虚假临近点法FNN python代码

虚假临近点法（FNN）是一种用于时间序列数据的异常检测算法。它通过计算每个数据点与其最近邻点之间的距离，并比较这些距离与数据点的k个最近邻点的平均距离。如果数据点的平均距离远大于其最近邻点的平均距离，那么该数据点被认为是异常点。

以下是使用Python实现FNN算法的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def calculate_fnn(data, k):
    # 计算每个数据点与其最近邻点之间的距离
    nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=k+1).fit(data)
    distances, _ = nbrs.kneighbors(data)
    avg_distances = np.mean(distances[:, 1:], axis=1)  # 排除自身与自身的距离

    # 计算每个数据点的k个最近邻点的平均距离
    knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(data)
    knn_distances, _ = knn.kneighbors(data)
    avg_knn_distances = np.mean(knn_distances, axis=1)

    # 计算每个数据点的FNN值
    fnn = avg_distances / avg_knn_distances

    return fnn

# 示例数据
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [10, 11, 12]])

k = 3  # 设置k值

fnn_values = calculate_fnn(data, k)
print(fnn_values)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体情况进行调整和优化。